面向对象和面向过程

 面向过程被逐步淘汰的主要原因:不能满足日益增长的用户需求。当需求发生变化的时候,一个过程就相当于我们讲解的软件工程中的瀑布模型,他是按照线性发展的。当其中一个节点发生变化,数据发生了改变,整个总体都要跟着改变。记得上初中我们就应该学过生物链吧。生物链中往往一个生物物种的灭绝导致的不只是一个五种在一个生物链中消失。而是导致了整体都发生了变化。面向过程最怕的就是修改代码,尤其是当一个软件已经开发完毕之后,修改代码的代价是特别巨大的。这就将导致面向对象不能满足编程人员的需求。编程人员也成了用户,当用户的需求得不到满足的时候,用户必定去需找别的办法去解决并实现自己的需求。面向过程,终究会被淘汰。

 

 

 面向对象将世界堪称一个个独立的对象,相互之间并没有因果关系(高内聚)。在某个外力的驱动作用下,她们相互交互组合成一个过程。在没有外力作用下,她们是独立的。当我们的需求发生变革的时候,只要针对某一个发生对象的部位进行修改就可以完成对整体的过程的调节。这方面要比面向过程中发生需求变革,修改起来方便多了。面向过程是将一个物体看成整体,中间的过程执行时紧密相连的。而面向对象将整体分割成一个个小的组件。根据需求变更修改部分组件。 

 

 

 建模的时候,我们首先要抽象出系统里面的实体,抽象出类。当我们进行用例驱动的时候却要用过程的方法来执行。原因是当我们抽象出一个个的用例之后,既然是用例,他就一定是要发展的,也就是活动的。他就像是一根线。由某个对象发出,然后由某些对象接受,然后再传到某个对象之后结束。我们在建模的时候,类是静态的,而用例是动态的。 

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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