偷闲

在高三第二学期即将开始之际,作者暂时放下繁重的学习任务,与久违的朋友相聚于北京的麦当劳及KTV,之后独自游览了故宫并在附近的茶馆度过一个悠闲的下午。这次聚会给作者带来了意外的乐趣。

眼看还有5天就要开学走入高三的第二学期了,但今天还是放了放那繁重的课业,也放了放那投入研究的新的加密方法,躲进北京的大街小巷偷闲了一下。
早上应邀去了家麦当劳,见了许久未见的朋友并和他们去了官园那个叫世纪虹声的 KTV。在那个所有人都扯着脖子喊叫的包房五音不全的鄙人也就只好用帕克牌打发时间了。
中午,当人们都在享用午餐时,我又奔去了故宫,并在禁宫旁的茶馆内度过了整个下午。

说实话,就在昨天我还在设想今天早上的聚会是多么的无聊,但确实令我意外,今天的聚会却有着少有的乐趣,值得记录下来。

NOTE: KTV 79元/包间;台湾乌龙茶 188元/壶 (四人饮用)

【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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