Allen的第一篇博客

现在,也是重新走上编程这条路了,目前还挺顺利,但我知道道路肯定是有曲折的,不过没关系,我相信自己能够走完。以前对编程的了解也是少之又少,就知道几门编程语言的名字,但具体的一概不知,但现在,我想学好,花在上面的时间也多了,慢慢的我知道了什么叫算法,什么叫操作系统,等等一系列计算机相关知识,这也激发了我的好奇心,我也不断的告诉自己我能够学好,也应该学好。认真地听了老师的指导,领悟到了学习编程有效的方法,才发现以前自己不喜欢编程,学不会编程是有原因的,以前自己没有真正的去理解每行代码的意思,有时为了做题才去看一些概念的东西,把一些名词意思搞混,最后甚至去背代码,现在想想自己也挺可笑的。现在呢,我也慢慢调整自己的方法,让自己去理解那些代码的真正意思,并且也拿出更多的时间花在编程上,听和练时间得平衡,不能“一听就会,一做就废”,并且呢,我也想到了一个利用零碎时间学编程的方法,就是在零碎的时间里,可以看一 些编程类的博客,开阔一下自己的知识层面,了解更多计算机知识。 对于计算机行业就业的话题在网上一直争议很大,但我觉得,计算机终究是一门技术型行业,只要技术扎实,就业肯定是很轻松的,而我,也会让这个观点一直伴随着自己走完走好编程这条路,只有技术过硬,选择才更多。

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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