Struts配置文件

<!-- 当struts的配置文件修改后,系统是否自动重新加载该文件,默认值为false(生产环境下使用),开发阶段最好打开 -->
 <constant name="struts.configuration.xml.reload" value="true" />
 <!-- 默认的视图主题 -->
 <constant name="struts.ui.theme" value="simple" />
 <!-- 使用spring管理struts2 -->
 <constant name="struts.objectFactory" value="spring" />
<!-- 是否支持Action-name!MethodName.do的方式进行调用 -->
<constant name="struts.enable.DynamicMethodInvocation" value="false" />
<!--  是否以开发模式运行 -->
<constant name="struts.devMode" value="false" />
<!-- 自动重新加载i18n的配置文件 -->
<constant name="struts.i18n.reload" value="true"/>
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境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括境建模、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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