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几经寒暑  
著骨黏心  
行人南北各分征 
流水东西自接流  
途长诗空瘦  
历历惊心叩   
北国冬寒立颠悦飞雪  
南国酷暑委屈避雨狂   
年年   
叶焦枯茎  
孤叶辞旧枝  
颤颤立冰雪  
春笑冰雪  
新雨落故土  
萌青芽短短 
露沾新枝泪  
最是夏火雨泥没  
故里九陌泥海  
千山尽湿云  
促滴愁更深  
最沽冰凉心  
羁栖摧剪平生志  
抱膝赋吟销来愁  
奈何  
独当离愁难遣别绪  
愁人转愁增  
回肠自结  
独抚清歌  
青年忧还老年心  
今朝夏夜剩清凉  
痴心持酒悲自酣  
三叹引愁深  
试问 
他乡是醉乡?  
临江望  
风清扬 
是何年  
雨漠漠 
我自我 
苦自不恋  
自谩禅定    
愿寄九天外
风高千里回  

作者注释:

一觉醒来,情绪异常,从心声,告诉我要有一段文字可写,遂转悠中成此文。

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【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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