angular1.2.57源码解析计划

  1. 会按照下面的循序一步步写。
  2. 写一个会在后面标注,冒事解读量很大
  3. 这目录是在 unbunt系统上是使用 tree -L 3 >1.txt 命令输出的
    ├── apis.js
    ├── auto
    │   └── injector.js
    ├── jqLite.js
    ├── loader.js
    ├── minErr.js
    ├── ng
    │   ├── anchorScroll.js
    │   ├── animateCss.js
    │   ├── animate.js
    │   ├── animateRunner.js
    │   ├── browser.js
    │   ├── cacheFactory.js
    │   ├── compile.js
    │   ├── controller.js
    │   ├── cookieReader.js
    │   ├── directive
    │   │   ├── a.js
    │   │   ├── attrs.js
    │   │   ├── directives.js
    │   │   ├── form.js
    │   │   ├── input.js
    │   │   ├── ngBind.js
    │   │   ├── ngChange.js
    │   │   ├── ngClass.js
    │   │   ├── ngCloak.js
    │   │   ├── ngController.js
    │   │   ├── ngCsp.js
    │   │   ├── ngEventDirs.js
    │   │   ├── ngIf.js
    │   │   ├── ngInclude.js
    │   │   ├── ngInit.js
    │   │   ├── ngList.js
    │   │   ├── ngModel.js
    │   │   ├── ngNonBindable.js
    │   │   ├── ngOptions.js
    │   │   ├── ngPluralize.js
    │   │   ├── ngRepeat.js
    │   │   ├── ngShowHide.js
    │   │   ├── ngStyle.js
    │   │   ├── ngSwitch.js
    │   │   ├── ngTransclude.js
    │   │   ├── script.js
    │   │   ├── select.js
    │   │   ├── style.js
    │   │   └── validators.js
    │   ├── document.js
    │   ├── exceptionHandler.js
    │   ├── filter
    │   │   ├── filter.js
    │   │   ├── filters.js
    │   │   ├── limitTo.js
    │   │   └── orderBy.js
    │   ├── filter.js
    │   ├── forceReflow.js
    │   ├── httpBackend.js
    │   ├── http.js
    │   ├── interpolate.js
    │   ├── interval.js
    │   ├── jsonpCallbacks.js
    │   ├── locale.js
    │   ├── location.js
    │   ├── log.js
    │   ├── parse.js
    │   ├── q.js
    │   ├── raf.js
    │   ├── rootElement.js
    │   ├── rootScope.js
    │   ├── sanitizeUri.js
    │   ├── sce.js
    │   ├── sniffer.js
    │   ├── templateRequest.js
    │   ├── testability.js
    │   ├── timeout.js
    │   ├── urlUtils.js
    │   └── window.js
    ├── ngAnimate
    │   ├── animateChildrenDirective.js
    │   ├── animateCssDriver.js
    │   ├── animateCss.js
    │   ├── animateJsDriver.js
    │   ├── animateJs.js
    │   ├── animateQueue.js
    │   ├── animation.js
    │   ├── module.js
    │   ├── ngAnimateSwap.js
    │   ├── rafScheduler.js
    │   └── shared.js
    ├── ngAria
    │   └── aria.js
    ├── ngComponentRouter
    │   └── Router.js
    ├── ngCookies
    │   ├── cookies.js
    │   ├── cookieStore.js
    │   └── cookieWriter.js
    ├── ngMessageFormat
    │   ├── messageFormatCommon.js
    │   ├── messageFormatInterpolationParts.js
    │   ├── messageFormatParser.js
    │   ├── messageFormatSelector.js
    │   └── messageFormatService.js
    ├── ngMessages
    │   └── messages.js
    ├── ngMock
    │   ├── angular-mocks.js
    │   └── browserTrigger.js
    ├── ngParseExt
    │   ├── module.js
    │   └── ucd.js
    ├── ngResource
    │   └── resource.js
    ├── ngRoute
    │   ├── directive
    │   │   └── ngView.js
    │   ├── route.js
    │   └── routeParams.js
    ├── ngSanitize
    │   ├── filter
    │   │   └── linky.js
    │   └── sanitize.js
    ├── ngScenario
    │   ├── angular-bootstrap.js
    │   ├── angular.prefix
    │   ├── angular.suffix
    │   ├── Application.js
    │   ├── Describe.js
    │   ├── dsl.js
    │   ├── Future.js
    │   ├── matchers.js
    │   ├── ObjectModel.js
    │   ├── output
    │   │   ├── Html.js
    │   │   ├── Json.js
    │   │   ├── Object.js
    │   │   └── Xml.js
    │   ├── Runner.js
    │   ├── Scenario.js
    │   └── SpecRunner.js
    ├── ngTouch
    │   ├── directive
    │   │   ├── ngClick.js
    │   │   └── ngSwipe.js
    │   ├── swipe.js
    │   └── touch.js
    ├── publishExternalApis.js
    ├── shallowCopy.js
    └── stringify.js
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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