Android日记之2012\01\19

本文探讨了RelativeLayout在Android开发中的独特用途,特别是在控件定位方面。通过调整控件的layout_below等属性,结合margin的使用,可以实现控件的精确布局及重叠效果。
一般来说,用到RelativeLayout的地方,需要通过控件之间的位置关系来给控件定位。但是,这并不是必须要这样做的。
我记得自己在前面的日记中写margin的时候,RelativeLayout和LinearLayout是有区别的,前者是所有控件的margin都指向最外层布局的边框,后者是,最临近的控件或者布局的边框。所以,当我们在RelativeLayout中将控件的layout_below之类的属性删除,可以发现所有控件全部都在整个屏幕的左上角,并且在布局文件中的第一个控件是叠在最下面的。
由此,我们再结合着margin来一起使用,就可以随意来改变控件的位置,并且做到一些控件的重叠。
【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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