JAVA继承

本文深入探讨了Java中的继承概念,包括子类如何继承父类的方法和属性,子类与父类之间的构造方法调用规则,以及super关键字的使用。此外还讲解了多重继承的概念和final关键字的作用。
格式

class 父类 {
}

class 子类 extends 父类 {
}

特性
  • 子类拥有父类的方法和属性
  • 子类不能继承父类的构造方法以及私有方法和属性
  • 子类可以在父类的基础上进行扩展
  • 子类可以重写父类方法
  • 子类的类型与父类相同
  • 可以多重继承:A类继承B类,B类继承C类
  • 继承可以使用 extends 和 implements 这两个关键字来实现继承
  • 所有的类都是继承于 java.lang.Object
  • 子类中不能使用父类构造方法名来调用父类构造方法
  • super关键字用来引用当前对象的父类实现对父类成员的访问。
  • super 语句必须是子类构造方法的第一条语句
  • final 关键字修饰的类即最终类和方法不能被继承和被子类重写
  • 被声明为 final 类的方法自动地声明为 final,但是实例变量并不是 final
  • 若父类的构造方法带有参数的则必须在子类的构造方法中通过super关键字调用父类的构造方法
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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