记我的第二个“华瑞世纪”

华瑞世纪校赛经历:团队合作与自我提升

第二次参加华瑞世纪校赛。收获了和一年前一样的二等奖奖状,300元奖金。

去年的时候,抱了大釉的大腿,那时候的自己,什么都不懂,还记得比赛前,大釉问我擅长哪一块,图论数论等等,回答他不擅长图论,其实那时候,内心是崩溃的,因为实际上,并不懂什么是数论什么是图论,还不好意思说。不过大釉还是不嫌弃的和我组队了。比赛的时候基本上就只看且做且坑了一道水题,写了半个小时代码,总是bug,因为写的太不专业,大釉也没办法debug,只能重写。在大釉的主力AC以及我和司徒的水助攻努力下,是大一队的第二名,二等奖,900元奖金,那时的自己只是觉得很幸运,轻轻松松得到二等奖。

加入集训队的第一场本校赛,有了自己真正的队友,天神和堃腿,我想也是很幸运,三个人虽然还没有到默契十足的程度,但是在这么短的组队时间内,基本上能算是意见统一,合作很愉快,希望能就这样组队下去。在没有大腿的情况下,AC了6道题,结果可能并不算好,但能算得上是发挥正常,实力的真实水平吧,4道简单题,2道有一点难度的题。总结一下,A题WA了一次是太粗心和着急的结果,L题一开始思路错了,就往死胡同里走了不少弯路,D题可能是题意本身也说得不太清楚,我们理解的也不好。H题AC了特别开心,似乎这是我第一次在正式赛用专业一点的算法A过的题,并且是用我特别喜欢的树状数组。比较可惜的是B和K题,虽然不知道究竟对不对,但我依然相信我的K题的方法是正确的,没时间写完了。B题这种图论题是我们队的短板,以后也需要多练练图论题了。

编程之美跪了,不过没关系,缘分不够明年再来吧。

再就是感谢校赛让我见到了好多想见到的人,让我更加坚定自己的目标。

明年还参加,继续努力吧。



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。
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