Generator 函数学习

本文探讨了异步操作在现代编程中的应用,重点介绍了Generator函数如何作为异步操作的容器,协同异步流程的自动执行。从回调函数到Promise对象,再到async/await语法糖,逐步展示了异步编程的发展历程。

Generator 函数就是一个异步操作的容器
基础http://www.ruanyifeng.com/blog/2015/04/generator.html
Generator 函数可以实现异步流程
协同异步操作的自动流程执行器:
(1)回调函数。将异步操作包装成 Thunk 函数,在回调函数里面交回执行权。
http://www.ruanyifeng.com/blog/2015/05/thunk.html
(2)Promise 对象。将异步操作包装成 Promise 对象,用 then 方法交回执行权。
async则是终极版本(目前来说,属于es7)
async是Generator 函数的语法糖,是Generator 函数加上自带的自动执行器

【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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