Java虚拟机垃圾回收算法

本文深入解析了五种主要的垃圾回收算法:引用计数法、标记-清除算法、复制算法、标记-压缩算法以及分代收集策略。同时,介绍了哪些对象可以作为GC中的root对象,包括启动类加载的类、栈内存中的引用对象等。

引用计数法:引用计数法的实现很简单,对于一个对象A,只要有任何一个对象引用了A,则A的引用计数器就加1,当引用失效时,引用计数器就减一。只要对象A的引用计数器的值为0,则对象A就不能再被使用。

标记-清除算法:标记-清除算法将垃圾回收分为两个阶段:标记阶段和清除阶段。一种可行的实现是,在标记阶段,首先通过根节点,标记所有从根节点开始的可达对象。因此,未被标记的对象就是未被引用的垃圾对象。然后,在清除阶段,清除所有未被标记的对象。

复制算法:将原有的内存空间分为两块,每次只使用其中一块,在垃圾回收时,将正在使用的内存中的存活对象复制到未使用的内存块中,之后,清除正在使用的内存块中的所有对象,交换两个内存中的角色,完成垃圾回收。

标记-压缩算法:首先从根节点开始,对所有可达的对象做一次标记,但之后,它并不是简单的清理未标记的对象,而是将所有的存活对象压缩到内存空间的一端。之后,清理边界外所有的空间。

分代:将内存区域根据对象的特点分成不同的内存区域,根据每块区域对象的特征不同使用不同的回收算法,以提高垃圾回收的效率。

可以作为GC中root的对象:
1.被启动类加载的类和创建的对象
2.栈内存中引用的对象
3.方法区中静态和常量引用的对象
4.本地方法中JNI引用的对象

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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