Builder

本文介绍了一个使用建造者模式实现的示例,通过该模式可以更好地管理复杂对象的创建过程,确保了良好的代码组织结构和较低的耦合度。
package builder01;

import java.awt.Panel;

//场景:系统有四个小模块组成,计算器
//面向接口编程,Director and Builder 降低耦合

public class Builder1 {

}

interface IBuilder {
public abstract Panel getPanel1();
public abstract Panel getPanel2();
public abstract Panel getPanel3();
public abstract Panel getPanel4();
}

class Builder implements IBuilder {//负责各个模块的生成,修改时只需要修改相应的函数
public Panel getPanel1() {
Panel p1 = new Panel();
return p1;
}
public Panel getPanel2() {
Panel p2 = new Panel();
return p2;
}
public Panel getPanel3() {
Panel p3 = new Panel();
return p3;
}
public Panel getPanel4() {
Panel p4 = new Panel();
return p4;
}
}

class Director {
private IBuilder builder;//spring注入

public Director(IBuilder builder) {
this.builder = builder;
}

public void contruct() {
//Builder builder = new Builder();
Panel p1 = new Panel();
Panel p2 = new Panel();
Panel p3 = new Panel();
Panel p4 = new Panel();
}
}

/**
* 优点:将产品的内部表象和产品的生成过程分割开来,从而使一个建造过程生成具有不同的内部表象的产品对象。
*
* 应用:一个复杂对象由多个部件组成,并且改变的机会比较大时。
*/
【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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