行进中喊暂停!

博主近期做程序和写博客都没心情,工作中易迷失在信息海洋。回顾以往项目,常临近 deadline 才匆忙完成。现独自做 smart client 项目两个月仍思路混乱,决定本周内推翻之前基础工作,做一个满足客户需求、无需扩展的程序。

 

最近以来一直没有心情做程序, 也没有心情写blog(实话说,从小到大还没有这个不断小结的blog习惯), 一言以蔽之, 我就是没心情动脑筋, 整天也不知道在做什么, 说来说去,是不是我的一年之中生物钟周期的低潮到了?

每天上班来想今天要做的事情, 然后做着做着烦了不经意开始去网上找资料, 找着找着就迷失在信息海洋之中了.

总对自己说现在是学习期调整期总结期, 可这也未免太久了吧?

回想从前做项目也都是这样, 在项目进度日程表90%的时间内只做着10%的东西, 然后在离deadline的最短时间内把整个项目都作出来, 难免粗糙, 难免不尽人意.

也曾想过这不好, 也曾想过怎么去改, 可是惯性 overcome me .

不知道这到底是习惯的问题, 还是性格的问题, 用我一段时间想要流传的口头禅来说, 这绝对是人品问题.

不管怎么样, 这是最终一定要改的, 只是现在怎么办呢?

就好像小时候早上出门去上学, 出门时看到时间优裕于是一路上左看看右看看流连忘返, 等到离上课只有5分钟了赶紧一路猛跑, 而且成功率不能保证100%.

流连往返的时候, 是可以常常看看表的, 在望向一条通幽的小径萌发一探的冲动时, 且慢, 让我的冲动暂停一下, 冲动还在, 不过该掉头了.

人生也是如此, 总想这一生走的路再曲折些, 再精彩些, 再难忘些, 于是看到有别样的港湾时总忍不住想去探探究竟, 毕竟走过了就没机会回头重游, 可是有时候只好对自己的这种冲动喊暂停, 世界是很缤纷, 可是现在我上台show的时间到了, 世界是show精彩给我看的, 我也是在show精彩给世界看的.

现在在做的一个smart client项目, 实际上只有我一个人在做, 其实之前自己也做过一个小儿科的WinForms程序, 虽然是smart client的思路, 却没有smart client的本钱, 都没好意思提, 现在项目也做的七七八八有两个月了, 脑子里还是一塌糊涂, 我这是怎么了?

与其迫于进度压力盲目的左豕右突寻找出路, 我还是暂停一下, 做一个好好的规划的好, 我决定这个星期之内, 把这之前的所有基础工作全部推翻, 作出一个基本满足客户需求的不需扩展的程序来, 毕竟deadline在逼近, 我也不能玩火玩到火烧身啊, 这可是职业道德的问题.

Sign…

### 动态路径优化算法概述 动态路径优化算法旨在使智能体在行进过程中能够实时调整路径,以应对不断变化的环境条件。这类算法通常具备高度自适应性和灵活性,在未知或部分已知环境下表现尤为出色。 #### 时间差分法的应用实例 时间差分法作为一种强化学习技术,允许智能体通过环境互动逐步改善自身的决策过程[^1]。该方法特别适用于那些无法提前获取完整地图信息的情况。每当智能体采取动作并进入新状态时,会依据当前获得的即时奖励及其对未来可能收益的估计来进行价值函数更新。随着时间推移,这种迭代机制有助于形成更优的行为模式,从而实现高效的路径探索和选择。 ```python def td_learning(state, action, reward, next_state, alpha=0.1, gamma=0.9): """ 更新给定状态下Q值的时间差分学习规则 参数: state (int): 当前状态索引. action (int): 执行的动作. reward (float): 即刻回报. next_state (int): 下一状态索引. alpha (float): 学习率参数,默认为0.1. gamma (float): 折扣因子,默认为0.9. 返回: None: 此处不返回任何东西;仅修改内部表示的状态-动作对的价值。 """ q_table[state][action] += alpha * ( reward + gamma * max(q_table[next_state]) - q_table[state][action]) ``` #### 灰狼优化器的作用范围 除了上述提到的方法外,还有其他类型的启发式搜索策略可用于解决相似问题。例如,灰狼优化器已被证明对于处理诸如无人机路径规划等问题非常有效[^2]。此类进化计算方式模拟自然界中捕食者的群体行为特征,利用种群成员之间的协作关系来指导全局寻优进程。这不仅提高了解决方案的质量,同时也增强了面对突发状况下的响应速度。 #### 基于fmincon的路径规划方案 针对特定应用场景如低空飞行器的任务执行需求,则可考虑采用数学编程手段进行精确建模。比如,借助MATLAB内置工具箱提供的`fmincon`函数完成约束条件下最小化成本的目标设定[^3]: ```matlab function [x,fval] = drone_path_planning(start_pos,end_pos,map_data) %DRONE_PATH_PLANNING 计算从起点到终点的最佳轨迹 % % 输入变量说明: % start_pos : 初始位置坐标向量[x,y,z] % end_pos : 终止位置坐标向量[x,y,z] % map_data : 地形图矩阵(含障碍物分布) options = optimoptions('fmincon','Display','iter'); nonlcon = @(pos)map_constraints(pos,map_data); [x,fval] = fmincon(@objective_function,start_pos,[],[],[],[],lb,ub,... nonlcon,options); end ```
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