Java 学习,等等自己的脚步(二十一)

作者分享了自己作为Java初学者的学习心得,强调打好基础的重要性,并计划逐步深入到更复杂的概念和技术中。

         就像外面的社会一样,学习Java也如此,外面的诱惑很多,优秀的框架、智能的工具、优雅的代码。。。,在我这个初学的老家伙看来,就像放在别人口袋里的美刀一样,坚决不能碰。 深知,自己的内功还不行,可能无法驾驭,一旦进去了,怕像进入迷雾,不得其真颜。索性就停下来等等自己的脚步,学基础:String,int。。。[ ],if else,while。。再来一遭,反复碾压。期间,可以去做做采访,访问下:Html,css,Javascript,jsp。。。

        好东西,就放哪里,等我功力深厚的时候,我再来看你。

2017.8.5

【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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