思维的格式化与体系化

不过多数人并不具备完整的结构化思考的能力,我们常常停留在感官化思维、平面思维或者线性思维之中,这使得我们的逻辑分析能力大打折扣。因此我们需要打造一种思维结构来强化事物内部各个要素的联系,并将这些要素有逻辑地整合在一起,形成一个完整的体系。或者说,我们有必要打破那些不合理的思维结构,并在打破那些不合理的结构之后重建一个更加理性的、完整的结构。而为了打造一个更为立体的思维结构,最重要的就是对原有的思维进行格式化。

所谓格式化,其实就是一种强行层次化、结构化的过程,在这里是指将原有的非结构化的思维方式清除,然后打造成一个有结构、有层次、体系化的思维模式。

格式化的第一步就是要对自己的思考对象贴上标签,这种标签实际上最常见的就是确定事物的属性。属性指的是事物的性质,一个事物的颜色、形状、气味等;而关系指的是大于、小于、关联、同盟、敌对等。

比如当我们在讨论水的时候,就可以知道水既具有物理方面的本质属性,也具有化学方面的本质属性。当人们从物理性质方面来考察水的概念时,必然会联想到它的物理形态:液体,具有胀缩和压力;无色,无味,比重为1;在一个标准大气压下沸点为100℃,冰点为0℃。如果我们从化学方面考察水,就应该考虑到,水是由氢和氧构成的最简单的化合物,其化学分子式为H2O,或者可以说水可以和某些物质发生化学反应。很显然,人们根据生产、生活、工作等方面的需要,从不同的角度研究水的属性,并且给水贴上不同的标签,这样一来,在认识水的时候,我们的思维结构就被延展开来了。

确定属性或者标签是一个非常重要的步骤和过程。很多时候,人们之所以产生平面思维、线性思维就是因为他们只是选择了单一的标签,这样就使思维受到局限,无法通过更多有效的信息来获得延展。

转载:思维的格式化与体系化

【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改进中。
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