工厂模式(厨师)

本文通过C++代码示例,介绍了策略模式的基本概念及应用。策略模式是一种行为设计模式,它使你能在运行时改变对象的行为。文章展示了如何使用抽象基类和派生类来实现不同的策略,并通过具体实例演示了策略模式的灵活性。

//示意图 略

//自我练习不具备参考价值

#include<iostream>
using namespace std;

class Food
{
public:
    virtual void message()
    {
        cout<<"this is food"<<endl;
    }
};

class meat : public Food
{
    virtual void message()
    {
        cout<<"This is meat"<<endl;
    }  
};

class fish : public Food
{
    virtual void message()
    {
        cout<<"This is fish"<<endl;
    }
};

class g_meat:public meat
{
    void message()
    {
        cout<<"This is g_meat"<<endl;
    }  
};

class y_meat:public meat
{
    void message()
    {
        cout<<"This is y_meat"<<endl;
    }  
};

class g_fish:public fish
{
    void message()
    {
        cout<<"This is g_fish"<<endl;
    }  
};

class y_fish:public fish
{
    void message()
    {
        cout<<"This is y_fish"<<endl;
    }  
};

class Cooker{
public:
    virtual Food* cook_meat()=0;
    virtual Food* cook_fish()=0;
};

class gCooker : public Cooker
{
public:
    Food* cook_meat()
    {
        return new g_meat();
    }
    Food* cook_fish()
    {
        return new g_fish();
    }
};

class yCooker : public Cooker
{
public:
    Food* cook_meat()
    {
        return new y_meat();
    }
    Food* cook_fish()
    {
        return new y_fish();
    }
};
int main()
{
    gCooker gcooker;
    yCooker ycooker;
    
    Food * food1 = gcooker.cook_meat();
    food1->message();
    Food * food2 = gcooker.cook_fish();
    food2->message();
    Food * food3 = ycooker.cook_meat();
    food3->message();
    Food * food4 = ycooker.cook_fish();
    food4->message();
    
    delete food1;
    delete food2;
    delete food3;
    delete food4;
    return 1;
}
 

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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值