我回来惹hhhh

Jason_Lee是一名大学生,也是警校生,他在高二信息竞赛失利后重新踏上编程之旅,现在开始学习Python并复习C++。他计划开设Python、C++及生活专栏,分享学习经历和警校日常。首日学习,Jason以Hello, World!为起点,开启了新的编程征途。

欢迎回到Jason_Lee的小屋hhhh

大家好啊,这里是大学生身份的Jason_Lee哦qaq

emmm

继高二信息竞赛名落孙山后再度在大学开始了与计算机相伴的日子hhh

现在呢是Jason开始学习python以及复习过往学过的c++的第1天吧算是,加油加油加油(ง •_•)ง

往后我会开python专栏啊c++专栏啊,或许还有生活专栏hhh,给大家讲讲警校生的一天嘿嘿嘿

emmm,那就这么多吧

我:你好啊世界,再次相逢,请多多指教哦

cout << "Hello,World!" << endl;//c++
print ("Hello,World!")#python
【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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