程序memo

本文探讨了优先级反转现象及其在现代调度系统中的解决方案,并介绍了Java8中利用TrailCall<T>实现的高效递归方法,该方法通过尾递归优化减少堆栈消耗。
>

1 优先级反转

    优先级反转是一类异常事件,一般难以被log捕捉。当基于优先级的调度出现优先级低的进程抢占优先级高的进程时,就是此类问题。现代调度系统中,进程都有优先级和抢占优先级两个优先级,能够避免此类异常。


2 java8的递归高效实现

   public static TrailCall<T> RecursiveFunction(T argument,...){

   if( terminated ) return TrailCall<T>.done(arugment,...)

   else

   return TrailCall<T>.call( ()-> RecursiveFunction( decrement(argument),...) )

}

   说明:

        在c中写成伪递归,编译器能够将其优化成迭代。java8的TrailCall<T>有一个自定义的递归调用链(由call和done使用),但可优化成尾递归。其中的lambda函数为()-> RecursiveFunction( decrement(argument),...),返回一个新的TrailCall<T>对象,不需要从TrailCall<T>.call获取参数。并且done也返回一个TrailCall<T>的对象。这些TrailCall<T>对象就是递归调用链。

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值