java并发-CAS

java并发中锁可以解决线程安全的问题,但是缺点也是很明显的,当一个线程没有获取到锁时会被阻塞挂起,当锁释放后 ,又会重新调度,这种线程的上下文切换和重新调度带来了一定的性能开销。当然,java也提供了volatile关键字这种非阻塞的方法来解决共享变量在线程间的可见性问题。但是volatile虽然解决了可见性,并且也是非阻塞的,但是却不能保证原子操作。对于读-改-写(比如java的自增操作),使用volatile就会出问题。

针对于此,java提供了CAS锁机制--compare and swap。 CAS通过硬件保证了操作的原子性。

jdk中的rt.jar包中的Unsafe类提供了一系列的cas操作。

以Unsafe类中的public final native boolean compareAndSwapLong(Object obj, long valueOffset, long expect, long update)方法来举例说明cas的原理:四个参数分别是:操作对象,对象中的变量的偏移量,变量预期值,变量要更新的值。该方法功能为:如果对象obj中内存偏移量为valueOffset的变量值为expect,则将该值更新为update,并返回true,否则,返回false. 

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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