关于计时器的问题,为何总时间大于设计的时间呢?菜鸟请教!在线等.........................

b634294 2006-04-17 04:40:56
我往数据库中插入5万条数据,用循环插入,共用了不到4分钟。但是我用计时器想控制节奏插入,设计共用10分钟插入这5万条,每隔一定时间插入一次,但是为什么用这样子插入五万条用的总时间大于我设计的总时间10分钟呢?
我计算的时间间隔,也就是计时器的interval应该没错的。

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b634294 2006-04-18
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发现总时间还是有误差的,还不是很精确.
qlwuu 2006-04-17
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靠,拷贝下来没改符号...

while (GetTickCount-begtime < 100) do // <- 这里改成小于
...
qlwuu 2006-04-17
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楼上的回答太强了,我是指最后的部分... @_@

程序有问题,要这样写一次也执行不了,第一次的GetTickCount-begtime > 100就退出了,

var
begtime: cardianl;
begin
while not terinated do
begin
begtime := GetTickCount;
while (GetTickCount-begtime > 100) do
sleep( 10 ); // 稍微休息一下,要不然cpu一直100%

doSomething();
end;
end;

这样也不是完全精确的,因为doSomething()的时间没法控制。
happyct 2006-04-17
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var
begtime: dword;
begin
begtime := GetTickCount;
while (GetTickCount-begtime > 100) and (not Terminated) do //具体间隔时间你自己调整
begin
dosth...
begtime := GetTickCount;
end;

附,严重警告提问人:

你这种情况,在程序里面出现一下没事,如果和你老婆或是女友之间出现的话,一定要及早调整或是去医院检查
happyct 2006-04-17
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晕死,csdn也有“发出回复”的快捷键或是热键?
happyct 2006-04-17
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var
b634294 2006-04-17
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可否请楼上具体说点,我不清楚这个用法啊GetTickCount.我必须定时更新数据库,不能早也不能晚.
hhnick 2006-04-17
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timer响应的wm_timer消息,有的时候不够精确.
postren 2006-04-17
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用GetTickCount比Timer精确
timer不精确的
内容概要:本文提出了一种基于粒子群优化算法(PSO)的多微电网协调运行与优化方法,旨在面向配电网环境实现高效、稳定、经济的能源调度。研究建立了包含分布式电源、储能系统、负荷及电网交互的多微电网数学模型,综合考虑运行成本最小化、可再生能源最大化利用及供电可靠性等多重目标,通过PSO算法进行多目标优化求解。文中配套提供了完整的Matlab代码实现,涵盖系统建模、目标函数设计、约束条件处理及优化求解全过程,便于读者复现、验证并拓展研究,适用于智能电网、分布式能源管理、微电网优化调度等领域的科研与工程实践。; 适合人群:具备电力系统分析、优化算法理论基础及Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源系统设计的工程技术人员。; 使用场景及目标:①深入理解多微电网系统在复杂配电网环境下的协调运行机制与能量管理策略;②掌握粒子群优化算法在电力系统多目标优化问题中的建模、实现与调参技巧;③实现面向实际应用场景的微电网经济调度、可再生能源消纳与供电可靠性提升的综合优化仿真验证。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点理解系统模型构建、目标函数与约束条件的数学表达及PSO算法的具体实现流程,关注种群初始化、适应度计算、速度与位置更新等关键环节的编程细节。在掌握基础后,可尝试调整算法参数、更换其他智能优化算法(如遗传算法、灰狼优化器)进行对比实验,以深化对多微电网优化问题本质的认识。
内容概要:本文提出了一种结合多Dubins路径段与粒子群优化(PSO)算法的无人机协同路径规划策略,专门针对复杂威胁环境下的三维路径规划问题。该方法利用Dubins曲线构建满足无人机运动学约束的曲率连续路径,并通过多路径段组合增强路径的灵活性与适应性。在此基础上,引入粒子群优化算法对由路径长度、飞行高度、威胁暴露程度及转弯代价构成的多目标函数进行全局优化,从而实现安全、高效的多无人机协同飞行。文中通过Matlab在复杂城市环境下的仿真实验,验证了该策略在规避威胁和优化飞行路径方面的有效性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定编程基础,熟悉Matlab工具,对无人机、路径规划、智能优化算法等领域感兴趣的研究生或科研人员。; 使用场景及目标:①研究复杂环境下无人机的安全路径规划;②学习Dubins路径与智能优化算法(如PSO)的结合应用;③为无人机协同任务、自主导航系统的设计与仿真提供参考案例和技术支持。; 阅读建议:此资源以Matlab实现为核心,建议读者在阅读时结合提供的代码进行仿真复现,重点关注目标函数的设计、Dubins路径的生成逻辑以及PSO算法的优化流程,以便深入理解其协同路径规划的内在机制。

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