有兴趣学学MAXScript-2

玩转MAXScript
通过掌握MAXScript中的简单命令,如$showmoverotate等,可以将繁琐的手动操作自动化,大大提高工作效率。本篇介绍如何利用这些工具实现任务自动化。
玩转max的更多乐趣
——MAXScript中的十个(左右)常用词

  MAXScript可以代替我们执行大量常规操作任务。只要你掌握了几个简单的命令,就可以把千万次的鼠标操作瞬间自动完成,甚至用一种全新的方式解决许多难题。写作本章的目的并非是作为脚本编写向导,而是为你提供几个工具来帮助你实现任务自动化,无须深入研究技术手册或者搜索网站。

  我们与MAXScript进行交流的工具叫做“Listener”(可以从菜单MAXScript-> MAXScript Listener打开),它是一个输入窗口,给我们用来输入命令并立即执行,而MAXScript也在其中显示反馈信息。我们输入的命令行显示为黑色,而MAXScript的反馈显示为蓝色(表示输出值)和红色(表示错误信息)
让我们从这些词汇开始
$
show
move
rotate(eulerAngles x y z)
scale
in coordsys
for
where
classOf
random
#() 和 []
at time
  (知道为什么标题说是“10个左右”了吧?多出了两个不是词的,呵呵,顺便说一下本文中提到的全部符号都要用半角输入,也就是没开中文输入法的状态,比如句号不是圆圈而是点)

  那现在,我们开始吧!!
【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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