16、教育与技术领域专家介绍及相关概念索引

教育与技术领域专家介绍及相关概念索引

1. 专家介绍

1.1 教育与技术领域专家

以下是多位在教育与技术领域有着丰富经验和卓越贡献的专家:
| 专家姓名 | 所在机构 | 主要经历与成就 |
| — | — | — |
| Tim S. Roberts | 中央昆士兰大学班达伯格校区信息与通信学院 | 高级讲师,教授多种计算机科学课程,2001 年与他人开发在线协作学习网站,获研究奖项,曾编辑相关书籍 |
| Herman Buelens | 鲁汶大学教育支持办公室、安特卫普大学应用经济科学系 | 获心理学博士学位,参与教师培训和教育技术实施,研究小组过程和协作电子学习 |
| Thanasis Daradoumis | 加泰罗尼亚开放大学信息科学系 | 拥有计算机科学硕士和信息科学博士学位,在多所大学任教,协调在线课程,研究虚拟环境中的协作学习建模等 |
| Jan Elen | 鲁汶大学教育支持办公室 | 毕业于鲁汶大学并获博士学位,负责教育支持办公室工作,研究教学设计理论等 |
| David Gibson | 佛蒙特研究所、国家社区创新研究所 | 共同创建和研究 simSchool 项目,负责研究与开发工作,研究复杂系统分析和教育建模等 |
| Bruce Havelock | RMC 研究公司 | 有 15 年技术支持学习的研究和实践经验,研究教师学习中的协作技术等 |
| Simon B. Heilesen | 丹麦罗斯基勒大学传播、新闻与计算机科学系 | 高级讲师,研究万维网、人机交互设计等 |
| Sisse Siggaard Jensen | 丹麦罗斯基勒大学传播、新闻与计算机科

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)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启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。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MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP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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