跨线程调用:Cross Thead Calls are not safe

本文介绍了一个使用 C# 实现的简单多线程应用程序案例。该应用通过一个独立线程不断向 ListBox 控件中添加字符串,演示了如何启动和终止线程。此外,还展示了如何禁用跨线程调用检查。

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.ComponentModel;
using System.Data;
using System.Drawing;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Windows.Forms;
using System.Threading;

namespace threadoperation
{
   
    public partial class Form1 : Form
    {
        private Thread t;
        public Form1()
        {
            Form.CheckForIllegalCrossThreadCalls = false;
            InitializeComponent();
            Sample st = new Sample(listBox1);
        t = new Thread(new ThreadStart(st.work));
        }
        public class Sample
        {
            private ListBox listBox1;

            public Sample(ListBox a)
            {
                this.listBox1 = a;
            }

            public void work()
            {
                while (true)
                {
                
                    listBox1.Items.Add("Sample的work线程在运行");
                }
            }
        }

        private void button1_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            t.Start();
        }

        private void button2_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            if (t.IsAlive)
            {
                t.Abort();
            }
        }
    }
   
}

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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