86、系统接口:fork( ) 与 fpathconf( ) 函数详解

系统接口:fork( ) 与 fpathconf( ) 函数详解

1. fork( ) 函数
1.1 函数概述

fork( ) 函数用于创建一个新进程,新进程(子进程)是调用进程(父进程)的精确副本,但存在一些差异。 _Fork( ) 函数与 fork( ) 等效,不同之处在于通过 pthread_atfork( ) 函数建立的 fork 处理程序不会被调用,且 _Fork( ) 是异步信号安全的。

#include <unistd.h>
pid_t fork(void);
pid_t _Fork(void);
1.2 子进程与父进程的差异

子进程与父进程有诸多不同之处,具体如下:
- 进程 ID :子进程有唯一的进程 ID,且该 ID 与任何活动进程组 ID 不匹配,其父进程 ID 为调用进程的进程 ID。
- 文件描述符 :子进程拥有父进程文件描述符的副本,但设置了 FD_CLOFORK 标志的除外。子进程的每个文件描述符与父进程对应的文件描述符指向相同的打开文件描述。
- 其他资源 :子进程有自己的父进程打开目录流、消息目录描述符副本; tms_utime tms_stime </

【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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