26、主动对象计算模型:原理、特性与应用

主动对象计算模型:原理、特性与应用

1. 主动对象计算模型概述

主动对象计算模型解决了传统事件驱动架构的大部分问题,同时保留了其优点。“主动对象”这一术语源于统一建模语言(UML),指的是“拥有自己控制线程的对象”。该模型的核心思想是在多任务环境中使用多个事件驱动系统。

主动对象的概念可追溯到20世纪70年代末,当时Carl Hewitt及其同事提出了“参与者(actor)”的概念。到了80年代,参与者在分布式人工智能领域风靡一时,就像如今的智能体一样。90年代,诸如ROOM等方法将参与者概念应用于实时计算。近年来,UML规范引入了主动对象的概念,它本质上与ROOM参与者的概念同义。

在UML规范中,主动对象是一个拥有自己控制线程的对象,它以“运行到完成(run-to-completion)”的方式处理事件,并通过异步交换事件与其他主动对象进行通信。UML规范还提出了一种状态机的变体,用于对事件驱动的主动对象的行为进行建模。

主动对象通常使用实时框架来实现。这些框架已经广泛应用多年,并在众多实时嵌入式(RTE)应用中得到了验证。如今,几乎所有支持RTE系统代码合成的设计自动化工具都包含了一种实时框架的变体。例如,实时面向对象建模(ROOM)将其框架称为“ROOM虚拟机”;IAR Systems的VisualSTATE工具将其称为“VisualSTATE引擎”;Telelogic的符合UML的设计自动化工具Rhapsody将其称为“对象执行框架(OXF)”。

一个最小的主动对象系统由多个主动对象组成,每个主动对象封装了一个控制线程(事件循环)、一个私有事件队列和一个状态机。可以用公式表示为:


                
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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