angularjs 复制

@{
    Layout = null;
}
<!DOCTYPE html>
<html ng-app="my_app">
<head>
    <meta name="viewport" content="width=device-width" />
    <title>Index</title>
    <script src="~/Scripts/jquery-1.10.2.min.js"></script>
    <script src="~/Scripts/angular.min.js"></script>
    <script type="text/javascript">
        var app = angular.module("my_app", []);
        app.controller('my_controller', function ($scope) {
            var vm = $scope.vm = {};
            vm.students = [
                { id: 1, name: '张三', age: 17 },
                { id: 2, name: '李四', age: 18 },
                { id: 3, name: '王五', age: 19 },
                { id: 4, name: '马六', age: 20 }
            ];
            vm.destination = [];
            alert(angular.equals(vm.students, vm.destination));//比较,false
            angular.copy(vm.students, vm.destination);//深度复制
            alert(angular.equals(vm.students, vm.destination));//比较, true
        });
    </script>
</head>
<body ng-controller="my_controller">
</body>
</html>

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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