装饰模式

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动机:
 当我们“过度的使用了继承来扩展对象的功能”,由于继承为类型引入的静态特质,使得这种扩展方式缺乏灵活性;
并且随着子类的增多(扩展功能的增多),各种子类的组合(扩展功能的组合)会导致更多子类的膨胀(多继承)。
如何使“对象功能的扩展”能够根据需要来动态的实现?同时避免”扩展功能的增多“带来的子类膨胀问题?从而使得任何“功能扩展变化”所导致的影响变为最低?
意图:
 动态的给一个对象增加一些额外的职责。就增加功能而言,Decorator模式比生成子类更为灵活。
Decorator模式的几个要点:
 1)通过采用组合、而非继承的手法,Decorator模式实现了再运行时动态的扩展对象功能的能力,而且可以根据需要
扩展多个功能。避免了单独使用继承来的“灵活性差”和“多个子类衍生问题”。
 2)Component类在Decorator模式中充当抽象接口的角色,不应该去实现具体的行为。而且Decorator类对于
Component类应该透明——换言之Component类无需知道Decorator类,Decorator类是从外部来扩展Component类的功能。
 3)Decorator类在接口上表现为Is-A Component的继承关系,即Decorator类继承了Component的组合关系,即
Decorator类又使用了另外一个Component类。我们可以使用一个或多个Decorator对象来“装饰”一个Component对象,
且装饰的对象仍然是一个Component对象。
 4)Decorator模式并非解决“多子类衍生的多继承”问题,Decorator模式应用的要点在于解决“主体类在多个方向上的
扩展功能”——是为“装饰”的含义。
一句话总结:
Is—A + Has—A 在同一个装饰抽象类中的同时应用。
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//2.衣服搭配方法设计

 

  

 

【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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