元组笔记

1.1元组重点:

1)将多个不同类型的数值组合到一起,做为一个整体来处理,这是元组的核心


2)作用:更有效更整洁的处理数据,编写出调理清晰地代码


3)元组:定义格式,使用()括起来,每个子项用 逗号,割开。

如果不取名,用元组名。索引值来访问,索引从0开始


//写一个npc,要求有名字、攻击力、生命

let npc1_name="张三"

let npc1_attack=5

let npc1_health=100

//

2.switch case

格式化的条件分支写法,完全可以用if...else if (N个)...else来代替

一般用在多个(大于三个)条件分支中


2.1 格式


2.1.1格式0 不标准

switch 表达式{

case 值1

代码段1...

case 值2

代码段2...

.....

case 值n

代码 值n...

default:

代码段n+1

}

switch后面的表达式值,和那个case后的值相等,就开始执行该case后的代码,包括其后所以代码段代码,知道switch结束!


}


内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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