观察者模式

本文介绍了观察者模式的基本概念,包括其定义、作用及主要组成部分。详细解析了抽象主题角色、抽象观察者角色、具体主题角色和具体观察者角色的功能与实现方式。

观察者模式
观察者模式 Observer
  观察者模式定义了一种一对多的依赖关系,让多个观察者对象同时监听某一个主题对象。
  这个主题对象在状态上发生变化时,会通知所有观察者对象,让它们能够自动更新自己
观察者模式的组成
  抽象主题角色:把所有对观察者对象的引用保存在一个集合中,每个抽象主题角色都可以有任意数量的观察者。抽象主题提供一个接口,可以增加和删除观察者角色。一般用一个抽象类和接口来实现。
  抽象观察者角色:为所有具体的观察者定义一个接口,在得到主题的通知时更新自己。
  具体主题角色:在具体主题内部状态改变时,给所有登记过的观察者发出通知。具体主题角色通常用一个子类实现。
  具体观察者角色:该角色实现抽象观察者角色所要求的更新接口,以便使本身的状态与主题的状态相协调。通常用一个子类实现。如果需要,具体观察者角色可以保存一个指向具体主题角色的引用。



 

【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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