第12周 预习、实验与作业:Java并发编程

陈鑫 网络21级 2022-11-13 12:45:20

1.以前你编写的Java程序同时能做几件事情?有几个执行流程?main方法执行完,整个程序一定会退出吗?

同时做一件事,一般流程:初始化->执行各种操作(循环/判断)->结束(输出结果);main方法执行完,程序退出

2.早期的电脑一般是单核CPU,但那时我们就可以在编写程序的同时听歌,你觉得其CPU可以同时执行两个程序的指令吗?如果不能,为什么我们可以边写程序边听歌?

不能,因为在单核CPU处理速度极快,在多个线程之间频繁切换,让我们感觉好像是同时在做;

3.打开“资源监视器”观察你使用的QQ、浏览器或者WPS,一般有几个线程?思考一下,当你运行这些程序的时候,有哪些现象证明了这些程序使用了多个线程?

一般有2-3个线程,当使用浏览器时,打开多个网页,其中一个网页播放视频,如果不暂停的话,就算浏览其他网页,播放视频的网页也不会暂停。

4.运行“Bounce”与"BounceThread"两个程序。当你多次点击Start时,两个程序运行起来有何不同?为什么?

1.Bounce点击一次start之后start灰掉,同一时间只会有一个小球在动;Bounce Thread程序,每点击一次程序就会出现一个小球运动;

2.Bounce Thread使用了多线程,可以同时运行多个线程。

5.思考:两个人只有一双筷子(用A、B分别表示这双筷子的两只),这两个人只有各自获A、B这两只筷子的候才能成功吃饭。可以想象,他们会产生冲突。尝试说明他们可能产生哪些冲突?怎么解决这些冲突?

拿到一双筷子的人无休止地使用筷子,另一个人始终等待无法使用;

解决:两人轮流使用这双筷子。

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内容概要:本文系统研究了基于模型预测控制(MPC)与滚动时域估计(MHE)集成的控制方法,旨在实现动态系统的高精度目标点镇定。通过构建MPC与MHE的协同框架,利用MHE对系统状态进行实时、高效的滚动优化估计,克服传感器测量噪声与初始状态不确定的影响,并将估计结果反馈至MPC控制器,实现对未来控制序列的滚动优化,从而提升系统在复杂干扰和不确定性环境下的镇定性能与鲁棒性。研究涵盖算法原理推导、数学建模、仿真设计与验证全过程,提供了完整的Matlab代码实现,充分展示了该集成策略在状态估计与反馈控制协同优化方面的优越性。; 适合人群:具备自动控制理论基础和Matlab编程能力,从事控制工程、自动化、机器人、航空航天或相关领域研究的研发人员及研究生。; 使用场景及目标:①应用于移动机器人、无人机、自动驾驶等需要高精度状态反馈的自主系统目标点镇定任务;②解决系统状态不可直接测量或受强噪声干扰时的状态估计与反馈控制耦合问题;③为先进预测控制与状态估计算法的联合设计与工程实现提供可复现的技术范例与实践指导; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析算法实现细节,重点关注MHE状态估计与MPC控制指令生成之间的数据交互逻辑与时序配合,并尝试在不同非线性系统模型上进行迁移测试,以深入理解MPC-MHE集成机制的核心优势与调参规律。

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