《i know you are there》——我知道你在那里【七禾原创】

                      《i know you are there》——我知道你在那里

                                                                                                                                               edit & translate by 七禾_istrangeboy

 

 i know you are there,neither very far nor very long from me.

 我知道你在那里, 离我不是很远,也不是很近。

 ​but i can't go your place to be with you now,because i have something important to do, it's my own business,i can't and couldn't depend on anybody.

 但是我现在不能来你所在的地方陪着你,因为我有一些很重要的事没做完,它完全是我个人的私事,我不能倚靠任何人。

 for a man,task-unfinished is the supreme shame.

 对于一个男人来说,任务未完成是最大的羞辱。

 i'm looking forward to meeting with you soon,it's my great honor to run with you.

 我期待着很快和你见面,和你一起努力是我极大的荣幸。

 the best news is to know you are fine and happy ,see you smile faces that clam down my unquite heart.

 对于我来说最好的消息莫过于知道你过得好并且幸福,你的笑容总是能够使我不安的心平安下来。

 in that  mission - days,i missed you very and very much.

 在与你失联的这些天里,我非常想念你。

 only i can do is to wish and pray for you,wish you good luck,pray the god bless you overcome all the suffer and danger.

 我仅能做的是为祈祷和祝福,祝愿你好运,祈祷上天保佑你度过危难。

 the most things attact me is what i would rather me than you to bear the bitter condition.

 对我来说最吸引我的是我宁愿我代替你来承受所有的苦难。

 ​in the thunderstorm, the snowy and rained days,i'm worried about you from day and night。

 ​在雷电和风暴、雨天、雪天,我会为你而忧心。

 ​in the staring night,could you see my hello to you upon my star? or did  you dream of me when you falen asleep.

 在有星星的夜晚,你能通过我的星星收到我的问候吗?或者睡梦中的你是否梦见了我。

 

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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