初战告捷

本周完成了支付管理、预算管理等系统核心模块的工作,并参与了TFM2相关培训及项目管理培训,虽然面临巨大压力但收获颇丰。接下来计划总结工作中遇到的问题,包括需求调研、工作流模板定制等方面。

这个礼拜迎着巨大的压力,支付管理、预算管理、警示管理以及规则和工作流工具的使用,这些都是系统核心模板,在完成这些模块的同时,我把批量借款的代码提交了以及工作流动态获取流程变量的相关信息给处理了,总之很有成就感,但是这几天好像没有好好照顾到宝贝,本以为回来后会轻松很多,没想到责任更重了,还参加了项目管理的一些培训!总之收获了不少!等培训一结束,我就过去看你!另外下周总结一下这周的工作当中遇到的问题以及处理处理的进行归纳和总结,这个礼拜的工作主要是TFM2的相关培训工作。在做完这些工作的同时,要记得归纳好上次在实施当中遇到的各种问题,包括需求调研、工作流模板的 定制、规则的编辑、以及建立良好的客户关系!

 

ps:不要呆在一个自己的舒适区中,你努力付出了,就一定会有收获!

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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