44、数据库操作与Java交互的Scala实践

数据库操作与Java交互的Scala实践

1. MongoDB文档操作

在MongoDB中,我们可以使用Casbah库来执行文档的更新、获取ID和删除操作。

1.1 更新文档

可以使用 findAndModify update 方法来更新MongoDB集合中的文档。以下是示例代码:

import com.mongodb.casbah.Imports._
import Common._
object Update extends App {
  val collection = MongoFactory.collection
  // findAndModify
  // -------------
  // create a new Stock object
  val google = Stock("GOOG", 500)
  // search for an existing document with this symbol
  var query = MongoDBObject("symbol" -> "GOOG")
  // replace the old document with one based on the 'google' object
  val res1 = collection.findAndModify(query, buildMongoDbObject(google))
  println("findAndModify: " + res1)
  // update
  // ------
  //
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的多目标粒子群优化算法(MOPSO)在无人机三维路径规划中的应用。该代码实现了完整的路径规划流程,包括模拟数据生成、障碍物随机生成、MOPSO优化求解、帕累托前沿分析、最优路径选择、代理模型训练以及丰富的可视化功能。系统支持用户通过GUI界面设置参数,如粒子数量、迭代次数、路径节点数等,并能一键运行完成路径规划评估。代码采用模块化设计,包含详细的注释,同时提供了简洁版本,便于理解和二次开发。此外,系统还引入了代理模型(surrogate model)进行性能预测,并通过多种图表对结果进行全面评估。 适合人群:具备一定MATLAB编程基础的科研人员、自动化/控制/航空航天等相关专业的研究生或高年级本科生,以及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的工程技术人员。 使用场景及目标:①用于教学演示多目标优化算法(如MOPSO)的基本原理实现方法;②为无人机三维路径规划提供可复现的仿真平台;③支持对不同参数配置下的路径长度、飞行时间、能耗安全风险之间的权衡进行分析;④可用于进一步扩展研究,如融合动态环境、多无人机协同等场景。 其他说明:该资源包含两份代码(详细注释版简洁版),运行结果可通过图形界面直观展示,包括Pareto前沿、收敛曲线、风险热图、路径雷达图等,有助于深入理解优化过程结果特性。建议使用者结合实际需求调整参数,并利用提供的模型导出功能将最优路径应用于真实系统。
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