使用 ant 让你愉快编程(7)

博客介绍了使用 ant 环境进行工程开发的步骤。先将 ant 环境置于 work/common/ 目录,配置文件齐全后,创建名为 Proj 的工程,拷贝配置文件并修改,搭建目录结构,编写代码,经检查、编译后进行打包。
摘要: 如何使用这个 ant 环境

现在已经有了整个 ant 环境, 放在 work/common/ 目录下, 配置文件也都
齐全了, 可以开始进行工程了.

进行工程的步骤:
1. 给工程起个响亮的名字, 就叫 Proj 吧:)
2. cd 到 work/ 下
3. mkdir Proj
4. 将 work/common/build.xml 和 build.properties 文件拷贝到 Proj 下
5. 修改 build.properties 把和项目相关的东西改一下, 比如名字什么的.
6. cd 到 Proj 下
7. ant usage (可以看到使用方法打印出来)
8. ant prepare ( 把目录结构搭建起来 )
9. 好了, 开始敲代码吧. 到 src/main/ 下建立目录 com/vitular/proj/
10. 在 src/main/com/vitular/proj/ 下建立 Hello.java 文件.
11. ant checkstyle (检查一下是否合格)
    发现目录中少了 package.html
    并且不让我创建 public 的构造函数. (只要含有 main() 函数它就这么说)
    只好修改, 改完再检查就 ok 了.
11. ant compile (编译一下)
12. ant jar (打包)
----------------------
13. ... 其余的就不罗嗦了.
【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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值