AOP

AOP:面向切面编程,一种思想,框架有Spring AspectJ JBoss

AOP是对OOP的一种扩展,OOP可以很好处理的业务流程,但是不能不能把某些特定的重复行为封装到模块中。

例如:很多业务中都需要记录日志,结果我们不得不在业务流程中大量嵌入日志记录代码,无论是对业务代码还是对日志记录代码来说,维护都是非常复杂的。由于系统中嵌入了这种大量的与业务无关的其他重复代码,系统的复杂性大大增加了。AOP可以很好的解决这些问题,AOP可以关注系统的截面,在适当的时候拦截程序的执行流程,把程序的预处理和后处理交给某个拦截器完成。例如,访问数据库时需要记录日志,使用AOP思想,那么在处理业务流程时,不必考虑记录日志记录,而是把它交给一个专门的日志记录模块。

从而实现业务代码和日志记录代码分离,在AOP中,这称为关注点分离。

AOP常见应用:日志拦截,授权认证,数据库的事物拦截和数据审计。

【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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