由Lucene版本不同引起的一些问题

本文介绍从旧版本Lucene.NET升级到新版本时,QueryParser.Parse()函数及BooleanQuery的add方法的变化。详细说明了如何调整代码以适应新版本的API,并对参数变化进行了推测性的解释。

1 QueryParser.Parse()函数,旧版本具有三个参数,而新版本只有1个版本,可进行如下改写

旧版本:Lucene.Net.Search.Query q = Lucene.Net.QueryParsers.QueryParser.Parse(txtKey.Text, "info", new Lucene.Net.Analysis.Standard.StandardAnalyzer());

新版本:QueryParser parser = new QueryParser("info", new StandardAnalyzer());

Query q = parser.Parse(txtKey.Text);


2BooleanQuery的add方法也变了。原来是用两个boolean值组合的,现在 使用BooleanClause.Occur的几个静态成员了。

 BooleanQuery q = new BooleanQuery();
 旧版本:q.Add(qq, true, false);
 对应的新版本也许是:q.Add(qq, BooleanClause.Occur.Should);

不太确定旧版true和false的组合和Must,Must_not,Should的对应关系

猜测也许是

true,true->Must;

true,false->should;

false,true->should;

false,false->Must_not;

【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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