饭后胡侃

作者回到办公室,与同事简单寒暄后开始埋头工作,因要交东西担心加班。办公室里女同事们交流衣服、妆容等话题,叽叽喳喳。作者身处阴盛阳衰的办公室,对这种氛围有所感慨,同时还受打嗝困扰。

带着一身疲惫~me又回到了办公室!!在我出电梯门的时候,刚巧碰到一个前去吃饭的同事。

“吃饭去啊?”

“是啊!”

“那么晚?”

“是啊!”

我的头顶瞬时渗出一滴为人所不见的汗珠--这就是同事之间最基本,也是最没有艺术感的寒暄!哦,no,是我对一般同事大多数时候说的对白~~!我算是这里最本分的人啦!

开始埋头干活--今天要交一帮子东西,否则就加班。我还在打着嗝呢!!这样吃好就工作是很影响健康滴!

“哟~让我看看你这件衣服”

我抬起头,看见对面座位上的美女正朝另一位美女嚷嚷道。

美女乙希格格地走过去。

“好漂漂哦!”美女甲哈嗲。

"哪里啦~嘎港一件衣服,老便宜额,买来。。。”

“啊~哪里买的啊?”

“就来福士1楼,#◎#◎#(一个me叫都叫不出的英文牌子)的,打折时买的,才300多!”

“恩恩,满格算的。唉哟,你今天的妆也化的老精致额闹”

“。。。。是伐是伐。。呵呵。。。”

接着,就交头接耳起来,声音小的我再怎么想偷听也听不清。

唉。。。。。在这里混是不是非得这样子?

这个阴盛阳衰的office,每时每刻都有叽叽喳喳的gossip和laughing,偶尔从角落里弹出几个萎得得的男声,他们诉说着啥,偶也一概不知。

我只知道此刻我又打了一个嗝。。。

嗝!~~~

-jerry

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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