我想回家~~~~~~~~~~~~~~

一名员工分享了自己在春节期间购买火车票的经历。公司的办公室人员承诺帮助大家订购车票,但临近出行日期却无法联系到售票方,使得员工面临回家困难的局面。

十三天前,公司办公室的人说帮我定火车票回家,这个消息是在好不过的了。大家都知道过年回家的车票不好买,有这么好的事情当然都高兴了,虽然手续费要30元,仔细想想30元啊?够我用多少天的呀。不过和过年回家相比的话,那也就不算什么了。可是问问办公室的人,说是几号放假,结果大家都不知道,现在这个时候是必须要下决定的时候了,那有什么办法呢,只好买16号的车票了。经过了长达十多天的时间,今天通知我们说,现在和那个定票的人联系不上了,明天就是16号了。今天才告诉我们说,和定票的人联系不上。这让我们怎么回家啊。。让我们怎么去买票呀!当我知道了,我都没有心思干活了。。票还不知道该怎么解决呢。。。。。现在真的不是钱能解决的问题了。谁不想回家啊。可是就要看你选择怎么回了。可以坐拼车回,可是明天都16号了,我怎么坐车能在17号到家呢?????咳……心情简直就是难受啊。face2.gif

【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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