宇宙的中心系列(一)-基于性本恶的保护机制(abstract)

性本善恶之辩

Abstract

性本恶还是性本善?研究这个问题估计没有一个合理的理由去投入更多。所以想用小篇幅的文字分享自己的看法。

我们建立保护机制时,性本恶主义者建立的保护体系往往会带来性本善主义者的反感。更何况前者占大多数。甚者有过著名的”宁可错杀一千,不可放过一个”就是出自著名历史人物蒋介石之嘴。

当你认为你的领导因为学历低能力不行所以喜欢搞宗派主义,暗中窥探员工时,你有可能找错原因了。当然蒋介石也不是很好的例子,毕竟学历存在造假。

既然这个原因不能这么一刀切,那么后来的笔墨可能有所价值。

内容概要:本文介绍了个基于MATLAB实现的多目标粒子群优化算法(MOPSO)在无人机三维路径规划中的应用。该代码实现了完整的路径规划流程,包括模拟数据生成、障碍物随机生成、MOPSO优化求解、帕累托前沿分析、最优路径选择、代理模型训练以及丰富的可视化功能。系统支持用户通过GUI界面设置参数,如粒子数量、迭代次数、路径节点数等,并能键运行完成路径规划与评估。代码采用模块化设计,包含详细的注释,同时提供了简洁版本,便于理解和二次开发。此外,系统还引入了代理模型(surrogate model)进行能预测,并通过多种图表对结果进行全面评估。 适合人群:具备定MATLAB编程基础的科研人员、自动化/控制/航空航天等相关专业的研究生或高年级本科生,以及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的工程技术人员。 使用场景及目标:①用于教学演示多目标优化算法(如MOPSO)的基本原理与实现方法;②为无人机三维路径规划提供可复现的仿真平台;③支持对不同参数配置下的路径长度、飞行时间、能耗与安全风险之间的权衡进行分析;④可用于进步扩展研究,如融合动态环境、多无人机协同等场景。 其他说明:该资源包含两份代码(详细注释版与简洁版),运行结果可通过图形界面直观展示,包括Pareto前沿、收敛曲线、风险热图、路径雷达图等,有助于深入理解优化过程与结果特。建议使用者结合实际需求调整参数,并利用提供的模型导出功能将最优路径应用于真实系统。
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