AS 3.0 加速运动

package{
 import flash.display.Sprite;
 import flash.events.Event;
 
 public class speed extends Sprite{
  
  //初速度
  private var vx:Number = 0;
  private var vy:Number = 0;
  
  //加速度
  private var ax:uint = 1;
  private var ay:uint = 1;
  
  //显示对象
  private var ball:Sprite;
  
  //构造函数
  public function speed(){
   ball = Ball();
   addChild(ball);   
   ball.x = 20;
   ball.y = 20;
   ball.addEventListener(Event.ENTER_FRAME,moveball);
   }
  private function Ball():Sprite{
   var sp:Sprite = new Sprite();
   sp.graphics.beginFill(0xffff00);   
   sp.graphics.drawCircle(0,0,15);   
   sp.graphics.endFill();   
   return sp;
   }
  //加速运动 
  private function moveball(evt:Event):void{
    vx += ax;
    vy += ay;
    ball.x += vx;
    ball.y += vy;
   
   }
  
  }
 
 }
【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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