进程与线程

博客介绍了进程和线程的概念。进程是装入内存准备执行的程序,运行在私有虚拟地址空间,包含代码、数据和操作系统资源,可包含一个或多个线程。线程是接受CPU时间片的基本对象,是代码执行流程,同一进程的线程共享代码、资源等。32位应用程序可含多个进程,进程可含多个线程。
进程是装入内存,且准备执行的程序。该程序运行在私有的虚拟地址
空间内,且包含代码、数据及进程可看到和使用的操作系统资源(如
文件和管道)。进程包含一个或者多个运行在它的上下文环境内的线
程。虽然,每个进程启动时只有一个线程,但在程序运行中可创建多
个独立执行的线程。
  线程是从操作系统接受CPU时间片的基本对象。线程是代码执行的流
程,它可以执行应用程序代码的任何部分,包括别的正在执行的那部分
代码。属于某进程的所有线程共享那个进程的代码、资源、虚拟地址空间
和全局变量。
   注意:一个32位应用程序可以包含一个或多个进程,一个进程可以包括
一个或者多个线程。
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的多目标粒子群优化算法(MOPSO)在无人机三维路径规划中的应用。该代码实现了完整的路径规划流程,包括模拟数据生成、障碍物随机生成、MOPSO优化求解、帕累托前沿分析、最优路径选择、代理模型训练以及丰富的可视化功能。系统支持用户通过GUI界面设置参数,如粒子数量、迭代次数、路径节点数等,并能一键运行完成路径规划评估。代码采用模块化设计,包含详细的注释,同时提供了简洁版本,便于理解和二次开发。此外,系统还引入了代理模型(surrogate model)进行性能预测,并通过多种图表对结果进行全面评估。 适合人群:具备一定MATLAB编程基础的科研人员、自动化/控制/航空航天等相关专业的研究生或高年级本科生,以及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的工程技术人员。 使用场景及目标:①用于教学演示多目标优化算法(如MOPSO)的基本原理实现方法;②为无人机三维路径规划提供可复现的仿真平台;③支持对不同参数配置下的路径长度、飞行时间、能耗安全风险之间的权衡进行分析;④可用于进一步扩展研究,如融合动态环境、多无人机协同等场景。 其他说明:该资源包含两份代码(详细注释版简洁版),运行结果可通过图形界面直观展示,包括Pareto前沿、收敛曲线、风险热图、路径雷达图等,有助于深入理解优化过程结果特性。建议使用者结合实际需求调整参数,并利用提供的模型导出功能将最优路径应用于真实系统。
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