boost库在工作(19)线程之四

本文详细介绍了使用递归锁boost::recursive_mutex解决多线程编程中死锁问题的方法,并通过实例代码展示如何在不同函数中安全地访问同一资源而不导致死锁。
从前面也看到使用锁boost::mutex时,如果不小心就会死锁,这样要费心费力去维护这样的代码,在boost库里提供同一个函数递归调用时使用的锁boost::recursive_mutex,当同一个线程调用时,碰到相同已经上锁的锁时,还可以继续往下执行。这时就不用担心同一个线程调用不同的函数时造成死锁了。在前面的例子死锁的代码,当换成这个锁之后,就不会再有死锁了,代码如下:
// boost_012.cpp : Defines the entry point for the console application.
//

#include "stdafx.h"
#include <boost/thread.hpp>
#include <boost/bind.hpp>
#include <boost/thread/mutex.hpp>

//全局锁。
boost::recursive_mutex g_mutexAll;
//递归锁不会死锁
void First(void)
{
	std::cout << "First In" << std::endl;

	boost::lock_guard<boost::recursive_mutex> autoLock(g_mutexAll);
	std::cout << "First Out" << std::endl;
}

void Second(void)
{
	std::cout << "Second In" << std::endl;

	boost::lock_guard<boost::recursive_mutex> autoLock(g_mutexAll);
	std::cout << "Second Out" << std::endl;

	//这里递归访问同一个锁,使用递归锁后不会死锁。
	First();
}

//线程组运行的函数

void Run(int nVal)
{
	//
	int nTemp = nVal * nVal;

	//下面输出需要加锁,不能多个线程共享输出。
	static boost::mutex mutexCout;
	boost::lock_guard<boost::mutex> autoLock(mutexCout);
	std::cout << "thread Run: [" << nVal << "] " << nTemp << std::endl;

	//
	Second();
}

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
	//定义一个线程组对象。
	boost::thread_group threadGroup;	

	//设置最大的线程个数。
	const int nMaxCount = 5;
	//循环地创建N个线程。
	for (int i = 0; i < nMaxCount; ++i)
	{
		threadGroup.create_thread(boost::bind(Run, i));
	}

	//等所有线程退出。
	threadGroup.join_all();

	system("PAUSE");

	return 0;
}

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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