mangos 的执行模型
一、线程分布:
1、主线程 main---- Master::Run() ,主要功能:初始化world、创建子线程、回收资源
2、WorldRunnable -------GS主线程
3、CliRunnable -----后台调试线程
4、RARunnable -------事件处理和分发线程
5、MaNGOSsoapRunnable---协议
6、FreezeDetectorRunnable
7、线程池 Master::Run----WorldSocketMgr::StartNetwork---WorldSocketMgr::StartReactiveIO ---ReactorRunnable
二、事件分发和处理
WorldRunnable::run---World:update----World:UpdateSessions---WorldSession::Update(一个socket内所有事件)---各种各样的handler
基本框架:ACE的Reactor机制(ACE_TP_Reactor)
三、WorldRunnable 主要功能
WorldRunnable ----World 定时器任务+网络事件(session中的)+异步IO回调+任务系统调度+cli
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PSO-ELM,即粒子群优化极限学习机,是一种将粒子群优化算法(PSO)与极限学习机(ELM)相结合的机器学习方法。本次提供的压缩包中包含基于 MATLAB 实现的 PSO-ELM 源代码,版本为 V3.0,旨在通过 PSO 的全局搜索能力优化 ELM 的隐藏层节点参数,从而提升其学习效率与预测性能 。 PSO 是一种基于群体智能的全局优化算法,灵感来源于鸟群觅食行为。在该算法中,每个解决方案被视为一个“粒子”,在解空间中飞行并根据自身最佳位置(个体极值)和群体最佳位置(全局极值)来调整速度与位置。PSO 具有简单易实现、能处理多模态和高维问题以及易于并行化的优点 。 ELM 是一种快速单隐藏层前馈神经网络训练方法,由 Huang 等人提出。其核心思想是随机生成隐藏层节点的输入权重和偏置,再通过最小二乘法一次性求解输出层权重,大大提高了训练速度。ELM 在模式识别、回归分析和时间序列预测等多个领域表现出色 。 在 PSO-ELM 中,PSO 负责优化 ELM 的隐藏层节点参数,包括输入权重和偏置。借助 PSO 的全局搜索特性,能够找到更优的隐藏层参数组合,进而增强 ELM 的泛化能力,尤其在解决非线性复杂问题时,相比传统 ELM 性能更优 。 MATLAB 是一款广泛应用于数值计算和数据可视化的数学计算及编程环境。PSO-ELM V3.0 的 MATLAB 源码涵盖了完整的算法流程,用户可通过修改参数设置以适应不同问题。代码通常包含初始化粒子群、迭代过程、性能评估等关键部分,便于研究人员理解和调整 。 PSO-ELM 在众多领域有广泛应用,如信号处理(声音识别、图像处理等)中可用于提高特征提取和分类的准确性;在工业设备的故障诊断中,能提前预测故障并减少停机时间;在经济预测领域,如股票价格预测,其高精度和快速训练速度使其成为实用工具;在电力系统中,可用于电力负荷预测和电力系统
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