向整包努力!!!

这几天,感觉项目比较轻松搞定,于是又想搞下机械仿真,可是一直不给参数,根本转不起来。我觉的还是要学会放弃抓不住的机会,比尔盖茨好,但是当不了。转念一想,幸亏抓住了这个机会,起码代码都在我这里,我都能进行学习即可。机械仿真赚钱多,但是我搞不定,至少目前搞不定,没参数没法继续进行,如果没听老爸的继续钻洞,可能把这个4000的机会都放弃了。没人欠我的,师兄也没有义务告诉我这些参数值,只要有一颗感恩的心就行了。如果不是2012年参加老师的项目失败,我也不会去认真学OSG和PHYSX,也就没法参加师兄介绍的项目,如果没有PHYSX和项目经验,现在老师的项目我也参加不了。知足常乐吧。

未来均不可知,现在虽然4000,好好干项目后积累经验后,引擎学完后,10个项目后,又不可知了。努力到一定程度是需要人指点的。而这个人未必一定会陪你到永远。机械仿真就是我看得见却摸不到的肥肉,那就只能放弃了。不管以前付出了多少努力,也要学会放弃,即使在一定程度上还是有借鉴意义的。


另外还有个机会就是手游,现在也有点余钱了,可以业余先学着COCOS2DX,觉得时机成熟了就雇佣个美工,找找乐趣


外挂是坚决不能碰的,一是难学,二是历经千辛万苦学会了然后被抓了。。还不如打游戏。


PS:还有一点,就是我一直的误区,我必须纠正,就是整包比死工资要多很多,这才是根本。师兄的项目是整包,所以拿10几万一个项目,其实,OSG的项目如果整包也能拿10万,只是目前没这个水平而已。而不是说,机械仿真这个方向本身比OSG的方向值钱,而是整包,整包,整包。


因此,与其嫌方向不好,不如说自己目前水平差;与其说老板抠门,不如说自己没掌握整个流程,掌握后可以跳槽啊。


因此,现在的口号应该是:“向整包努力!”


基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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