Pso振镜扫描实例解析

resultSet.next()) {
String name = resultSet.getString("name");
String description = resultSet.getString("description");
double price = resultSet.getDouble("price");
Product product = new Product(id, name, description, price);
return product;
}
return null;
PSO振镜扫描是一种用于光学系统中的扫描技术，它利用粒子群算法 }

// 添加库存
public void addInventory(int warehouseId, int productId, int quantity) throws SQLException {
String（PSO）来优化振镜的控制参数，从而实现高速且精确的扫描。下面 sql = "INSERT INTO inventory (warehouse_id, product_id, quantity) VALUES (?, ?, ?)";
PreparedStatement statement = connection.prepareStatement(sql);
是一个PSO振镜扫描的实例解析：

假设我们要实现一个具有10个像素的行 statement.setInt(1, warehouseId);
statement.setInt(2, productId);
statement.setInt(3, quantity);
statement.executeUpdate扫描，每个像素的扫描时间为1毫秒。我们使用PSO算法来寻找最佳的振();
}

// 修改库存
public void updateInventory(int warehouseId, int productId, int quantity) throws SQLException {
镜控制参数，以便在最短的时间内完成扫描。

首先，我们需要定义目标函数，用于衡量每个粒子在当前控制参数下的扫描效果。目标函数可以是扫描时间的倒数 String sql = "UPDATE inventory SET quantity = ? WHERE warehouse_id = ? AND product_id = ?";
PreparedStatement statement = connection.prepareStatement(sql，因为我们的目标是在最短的时间内完成扫描。由于PSO算法是一个优化算);
statement.setInt(1, quantity);
statement.setInt(2, warehouseId);
statement.setInt(3, productId);
statement法，因此我们需要最小化目标函数，而不是最大化它。

然后，我们初始化一个粒子.executeUpdate();
}

// 删除库存
public void deleteInventory(int warehouseId, int productId) throws SQLException {
String群，每个粒子代表一个振镜的控制参数。我们需要为每个粒子随机生成初始位置和 sql = "DELETE FROM inventory WHERE warehouse_id = ? AND product_id = ?";
PreparedStatement statement = connection.prepareStatement(sql);
statement.setInt(速度，并计算其当前的扫描时间。接下来，我们需要为每个粒子计算其个体最1, warehouseId);
statement.setInt(2, productId);
statement.executeUpdate();
}

// 获取所有库存
public List<Inventory> getAllInventories() throws SQLException {
List<Inventory> inventories = new ArrayList<>();
String sql =优解和全局最优解。个体最优解是指粒子在其运动历史中达到的最 "SELECT * FROM inventory";
PreparedStatement statement = connection.prepareStatement(sql);
ResultSet resultSet = statement.executeQuery();
while (resultSet.next()) {
佳位置，而全局最优解是所有粒子中最佳的位置。

然后，我们开始迭代PSO算 int warehouseId = resultSet.getInt("warehouse_id");
int productId = resultSet.getInt("product_id");
int quantity = resultSet.getInt("法。在每个迭代中，粒子将根据其当前位置和速度更新其位置和速度。更新公quantity");
Inventory inventory = new Inventory(warehouseId, productId, quantity);
inventories.add(inventory);
}
return invent式包括三个部分：惯性项、个体项和全局项。惯性项使粒子保持其ories;
}

// 根据仓库ID和产品ID获取库存
public Inventory getInventoryById(int warehouseId当前的速度方向，个体项使粒子向其个体最优解移动，全局项使粒子向全局最优解移动。更新后，我们需要重新计算每个粒子的扫描时间和最优解, int productId) throws SQLException {
String sql = "SELECT * FROM inventory WHERE warehouse_id = ? AND product_id = ?";
PreparedStatement。

最后，当满足停止条件时，PSO算法停止迭代。停止条件可以是达到最 statement = connection.prepareStatement(sql);
statement.setInt(1, warehouseId);
statement.setInt(2, productId);
ResultSet resultSet = statement大迭代次数或达到目标精度。

通过PSO算法，我们可以找到最佳的振镜控.executeQuery();
if (resultSet.next()) {
int quantity = resultSet.getInt("quantity");
Inventory inventory = new Inventory(warehouseId,制参数，从而实现高速且精确的扫描。