BB113/BBS1063 GROUP ASSIGNMENT

Java Python BB113/BBS1063 GROUP ASSIGNMENT

May-Aug 2024

Submission Due Date: week10 ~ 9th July2024 (Tuesday)  by5pm.

Instructions

Read all the instructions carefully·

1)   This is a group assignment. A group consists of exactly 5 members. Referring to the excel file named “Assignment Group.xlsx” in CN, group leader should pick up a group number and write the names of your group members.

2)   Group Leader (GL) are required to submit both PDF assignment report (softcopy) and working Excel File (softcopy) by the Microsoft Form. The link to the form. is given in CN, under the task “Group Assignment” .

3)   Rename the file as below. For example:

a.  PDF report: BB113_BBS1063 Assignment_G01 .pdf

b.  MS Excel: BB113_BBS1063 Working Excel_G01 .xlsx

4)   The assignment MUST be submitted by the group leader through the link in CN by the deadline. Late submission is unacceptable, and marks will be deducted as shown below:

ONE (1) day, 20% will be deducted from your total assignment marks.

TWO (2) days, 40% will be deducted from your total assignment marks.

THREE (3) days, 60% will be deducted from your total assignment marks.

Any submission after the three days mentioned above will not be accepted. This assignment will contribute 20% towards your final grade.

5) Your assignment’s report MUST be typed using MS Word with the following format:

•    Font style. Times New Roman      • Text alignment: Justified

•    Font size: 12 points   • Spacing: 1 .5

•    Page margin: Normal • Page Size: A4

•    Insert Page Number except Cover page

Assignment

In the digital age, mobile phone has&n BB113/BBS1063 GROUP ASSIGNMENT bsp;become a ubiquitous part of our daily lives, profoundly influencing various aspects of our behaviour, communication, and mental well-being. The objective of this assignment is to study frequency and duration of phone use and its potential effects on mental health and well-being.

This assignment will enable students to apply statistical methods to real-world data, enhance their understanding of survey design and data analysis,  and provide insights into the role of social media in modern society.

steps:

1 .  Download the survey form. and distribute it to at least 50 students at UCSI University.

2.  Clean and organize the data to ensure it is in a format suitable  for analysis.

3.  Analyze the data using statistical methods such as descriptive statistics, inferential statistics, or other data visualization techniques.

4.  Write a  report that includes an introduction, a description of your data and methodology, results, a discussion of your findings and a conclusion. Ensure the report is well-written, clearly organized, and free of grammatical errors.

5.  Group leader to submit your report (with correct file label) to Turnitin for plagiarism and AI checking. Assignment content which is completed by generative AI is not allowed and will be graded zero. Maximum similarity from each source must be less than 1%, except those common words. Please refer to the login guideline below.

6.  Submit the finalised report and excel fileto CN.

Remarks:

1)  The page limit of the report is 12 pages (excluding the cover page).

2)  Students may use the visualisation methods other than those mentioned in the lecture notes or tutorial to present the data and findings

3)  Students must use Ms. Excel to run your analysis         

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、路径平滑技术和多约束融合机制,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、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,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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