60、致谢与参考文献

BLOCK-OPTICS:提升聚类算法效率

致谢与参考文献

1 致谢

DEXA 2022会议的成功举办离不开众多个人和机构的无私奉献和支持。在此,我们诚挚地向每一位为此次盛会付出心血的人士表示感谢。

1.1 编辑与出版团队

首先,我们要感谢编辑团队的辛勤工作。他们不仅确保了会议论文的高质量出版,还在整个过程中提供了宝贵的指导和支持。特别感谢的是Christine Strauss、Alfredo Cuzzocrea、Gabriele Kotsis、A Min Tjoa和Ismail Khalil等编辑,他们为DEXA 2022的顺利进行付出了巨大努力。

1.2 程序委员会成员

程序委员会成员的严谨评审和建设性意见为会议的学术水平提供了有力保障。今年,DEXA 2022的程序委员会共进行了超过500次评审,确保了每篇提交论文的质量。感谢所有参与评审的成员,你们的专业精神和敬业态度是我们成功的基石。

1.3 审稿人

审稿人们在繁忙的工作之余,仍然抽出宝贵时间仔细阅读和评价每一篇提交的论文。他们的反馈不仅有助于提高论文的质量,也为作者提供了宝贵的改进建议。感谢每一位审稿人的辛勤付出。

1.4 主旨演讲者

DEXA 2022有幸邀请到了多位杰出的主旨演讲者,他们分别是:
- Ricardo Baeza-Yates,来自美国东北大学的体验式人工智能研究所
- Sabrina Kirrane,来自奥地利维也纳经济与商业大学的信息系统与新媒体研究所
- Philippe Cudré-Mauroux,来自瑞士弗里堡大学

这些主旨演讲者带来了前沿的研究成果和深

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[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在收敛速度全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础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改进中。
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