Java多线程知识整理

线程的实现

       1、创建线程类
        继承Thread类 
    实现Rubnable接口
    2、通过Thread类构造器来创建线程对象
        Thread()
    Thread(Runnable target)
    3、通过start()方法激活线程对象

两种实现方式的比较

使用Runnable接口可以避免由于Java的单继承性带来的局限
适合多个相同的程序代码的线程去处理同一资源情况,把线程同程序的代码、数据有效的分离

线程的状态及其生命周期

创建 就绪 运行 阻塞 终止状态

start() 使线程处于可以运行的状态,但不一定就意味着该线程立即开始运行
sleep()
线程可控制的是线程在运行状态到阻塞状态
t1.jion()方法
当前主线程加入t1线程,则主线程中的程序需要等待t1线程的内容执行完后再执行

线程的终止
自动终止:线程完成执行后,不能再次运行
手动终止:
stop() 已过时,不用了
interrupt() 粗暴的终止方式
可通过使用一个标志指示run方法退出

线程中的一些方法

Thread的静态方法
currentThread() 方法可返回代码段正在被哪个线程调用的信息

isAlive() 是判断当前的线程是否处于活动状态。
即当前线程已经启动但没终止的状态

getId() 方法的作用是取得线程的唯一标识。

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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