Cappuccino : Local Variables & Performance

Patrick_DK 2003-01-17 03:14:20
/**
* File LocalVariablePerformancer.java
* Date 2003-1-17
* Time 14:56:29
*
*/
package org.jfml.cappuccino;

/**
* 如果您频繁存取变量,就需要考虑从何处存取这些变量。
* 变量是 static 变量,还是堆栈变量,或者是类的实例变量?
* 变量的存储位置对存取它的代码的性能有明显的影响?
*
* Method void stackAccess(int)
* 0 iconst_0 //将 0 压入堆栈。
* 1 istore_2 //弹出 0 并将它存储在局部分变量表中索引为 2 的位置 (j)。
* 2 iconst_0 //压入 0。
* 3 istore_3 //弹出 0 并将它存储在局部变量表中索引为 3 的位置 (i)。
* 4 goto 13 //跳至位置 13。
* 7 iinc 2 1 //将存储在索引 2 处的 j 加 1。
* 10 iinc 3 1 //将存储在索引 3 处的 i 加 1。
* 13 iload_3 //压入索引 3 处的值 (i)。
* 14 iload_1 //压入索引 1 处的值 (val)。
* 15 if_icmplt 7 //弹出 i 和 val。如果 i 小于 val,则跳至位置 7。
* 18 return //返回调用方法。
*
* Method void instanceAccess(int)
* 0 iconst_0 //将 0 压入堆栈。
* 1 istore_2 //弹出 0 并将它存储在局部变量表中索引为 2 的位置 (i)。
* 2 goto 18 //跳至位置 18。
* 5 aload_0 //压入索引 0 (this)。
* 6 dup //复制堆栈顶的值并将它压入。
* 7 getfield #19 <Field int instVar>
* //弹出 this 对象引用并压入 instVar 的值。
* 10 iconst_1 //压入 1。
* 11 iadd //弹出栈顶的两个值,并压入它们的和。
* 12 putfield #19 <Field int instVar>
* //弹出栈顶的两个值并将和存储在 instVar 中。
* 15 iinc 2 1 //将存储在索引 2 处的 i 加 1。
* 18 iload_2 //压入索引 2 处的值 (i)。
* 19 iload_1 //压入索引 1 处的值 (val)。
* 20 if_icmplt 5 //弹出 i 和 val。如果 i 小于 val,则跳至位置 5。
* 23 return //返回调用方法。
*
* Method void staticAccess(int)
* 0 iconst_0 //将 0 压入堆栈。
* 1 istore_2 //弹出 0 并将它存储在局部变量表中索引为 2 的位置 (i)。
* 2 goto 16 //跳至位置 16。
* 5 getstatic #25 <Field int staticVar>
* //将常数存储池中 staticVar 的值压入堆栈。
* 8 iconst_1 //压入 1。
* 9 iadd //弹出栈顶的两个值,并压入它们的和。
* 10 putstatic #25 <Field int staticVar>
* //弹出和的值并将它存储在 staticVar 中。
* 13 iinc 2 1 //将存储在索引 2 处的 i 加 1。
* 16 iload_2 //压入索引 2 处的值 (i)。
* 17 iload_1 //压入索引 1 处的值 (val)。
* 18 if_icmplt 5 //弹出 i 和 val。如果 i 小于 val,则跳至位置 5。
* 21 return //返回调用方法。
*/


public class LocalVariablePerformancer
{
private int instVar;
private static int staticVar;

//存取堆栈变量
void stackAccess(int val)
{
int j=0;
for (int i=0; i<val; i++)
{
j += 1;
}
}

//存取类的实例变量
void instanceAccess(int val)
{
for (int i=0; i<val; i++)
{
instVar += 1;
}
}

//存取类的 static 变量
void staticAccess(int val)
{
for (int i=0; i<val; i++)
{
staticVar += 1;
}
}

//@better 通过local变量来存取类的实例变量
void instanceAccessByLocalVariable(int val)
{
int j = instVar;

for (int i=0; i<val; i++)
{
j += 1;
}

instVar = j;
}

//@better 通过local变量来存取类的static变量
void staticAccessByLocalVariable(int val)
{
int j = staticVar;

for (int i=0; i<val; i++)
{
j += 1;
}

staticVar = j;
}

}
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hoxisoft 2003-01-17
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学习
flyspider 2003-01-17
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Very good
xmvigour 2003-01-17
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阅~
内容概要:本文研究了面向复杂海洋环境的无人水面艇(USV)编队控制问题,提出了一种双层模型预测控制(MPC)理论与鲁棒协同控制方法。上层负责编队构型的优化与全局路径规划,通过求解优化问题实现多艇协同构型的动态调整;下层基于非线性MPC框架实现各无人艇的运动控制与精确轨迹跟踪,充分考虑了系统动力学约束、外部环境干扰(如风浪流)及模型不确定性。通过引入鲁棒控制策略,增强了系统在复杂动态海洋环境下的抗干扰能力与控制稳定性。研究在Matlab平台上完成了算法的完整代码实现与仿真验证,结果表明所提方法能够有效实现多艇在复杂环境下的高精度、强鲁棒性协同编队控制。; 适合人群:具备自动控制、机器人、海洋工程或相关专业背景,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事多智能体协同控制、无人系统自主导航或模型预测控制算法研究的研发人员与研究生。; 使用场景及目标:①为无人水面艇在复杂、动态、不确定的海洋环境下执行编队任务提供先进的控制理论与技术方案;②通过完整的Matlab代码实现,方便研究人员复现、验证、改进双层MPC与鲁棒协同控制算法;③促进模型预测控制与鲁棒控制理论在多智能体系统、无人装备协同作业等领域的深度融合与应用发展。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码,深入剖析双层控制架构的设计逻辑、MPC优化问题的构建过程以及鲁棒性处理机制的具体实现,重点关注算法如何处理模型误差、外部干扰和系统硬约束,以全面掌握其在复杂场景下的工程应用潜力。

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