JBPM userguide docbook编译

本文档提供JBPM 3.2.2 GA版本的源代码检出及docbook文档编译步骤。使用TortoiseSVN从指定地址检出源代码,并通过TortoiseCVN获取docbook-support。根据提供的Ant脚本完成docbook文件的编译。
1、 检出源代码:
a) 工具TortoiseSVN
b) 地址:https://anonsvn.jboss.org/repos/jbpm/jbpm3/tags/jpdl-3.2.3.GA

2、 Build.xml
在\jpdl-3.2.2.GA\jpdl\userguide\build.xml中有如下语句:
<import file="${docbook.support.dir}/docbook-support/support.xml" />


在\jpdl-3.2.2.GA\build\build.xml中有如下:
<target name="get.docbook.support">
<available file="${docbook.support.dir}/docbook-support" property="docbook.support.available" />
<antcall target="get.docbook.support.if.necessary" />
</target>

<target name="get.docbook.support.if.necessary" unless="docbook.support.available">
<mkdir dir="${docbook.support.dir}" />
<cvs command="export -r HEAD docbook-support"
dest="${docbook.support.dir}"
cvsroot=":pserver:anonymous:@anoncvs.forge.jboss.com:/cvsroot/jboss" />
</target>

因此需要用cvs检查docbook-support

3、 检出docbook-support
工具:TortoiseCVN
地址::pserver:anonymous:@anoncvs.forge.jboss.com:/cvsroot/jboss
选择:_jboss-docbook-support
检出后,将文件夹docbook-support拷贝到${user.home} \jbpm\repository

4、 编译docbook文件
在cmd下,进入目录jpdl-3.2.2.GA\jpdl\userguide,输入命令 ant package.userguide,成啦!
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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