js作用域

作用域
全局作用域,作用域链,在自身找不到向上级找,再到全局找,都找不到,报错

<button>1</button>
<button>2</button>
<button>3</button>
<button>4</button>
  var btn = document.querySelectorAll('button');
  for (var i = 0; i < btn.length; i++) {
      btn[i].onclick = function () {
          alert(i);
      }
  }
  var i = 6;
  // 点击 button后,输出的都是 6 ,因为 里面 alert 的 i ,是一个全局变量,
  // 等到点击的时候,已经for循环完毕,赋值为6了
-------------------------------------
var btn = document.querySelectorAll('button');
var i = 6;
for(var i = 0 ; i<btn.length; i++){
    (function(index){
        btn[index].onclick = function(){
        alert(index)
    }
    })(i)
}
var i = 6;变量
// 点击 button ,输出  0 1 2 3 
因为闭包,i是一个局部变量,循环出了 几个不同的闭包函数,
这个i的值,保存在函数作用域内,取值的时候,函数内有,就用函数的
---------------------------------------

var btn = document.querySelectorAll('button');
   var i = 6;
   for(var i = 0 ; i<btn.length; i++){
       fn(i);
   }
   var i = 6;
   function fn(index){
       btn[index].onclick = function(){
           alert(index)
       }
   }
// 这样,也是在函数内,0 1 2 3 
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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