星际2,wow





人族的机枪兵的枪声壮观了不少,可是在zealot面前还是废才,zealot依然是架起的坦克和建筑物杀手,不过新版的龙骑竟然也能轻松干掉坦克了,爽啊。

屁股上点把火的是喷火兵吗?蹦来蹦去的,好happy啊,很多兵种基本都能飞了,看来猥琐的人族赌路口战术要废了



龙骑竟然能瞬移了,谁敢说它慢呢。zealot依然勇猛,面对潮水般的zerg毫不危惧啊,protoss还有了会喷杀虫剂的高大兵种..





神族的空军依然强悍,鸡肋的巡逻飞机(叫啥来着?)也能空对地了,不过很快被人族的机枪兵歼灭,有点过分吧...

最后出现了一个大兵种,星际1中没有原型,威力巨大,看起来无敌的样子,还能造成一个黑洞!大和等等就这么被吸入进去消失的无影无踪..




大对决:
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【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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