好心的列车员

误乘快车的经历
讲述了主人公因误乘快车,在小站不停的情况下,两次被列车员拉上车的故事。


        家乡的火车站刚通火车不久,属于小站。有一次,我与两位朋友从外地坐火车回家。在与列车员的闲聊中,才知道我坐的是一列快车,像这类小站是不停的,这怎么办呢?当列车员知道我的心事时,非常关心地对我说:“小伙子,别着急,虽然我们的列车在小站是不停的,但经过小站时,总是要减速的,到时你从门口跳下去。不过一定要记住,由于惯性,你一跳下去要往前跑,这样就不会摔着了。” 

        我牢记着列车员的关照,终于到了我要下车的小站,列车果然减速了。列车员打开车门,我就跳了下去。按照列车员的吩咐,顺着列车前进的方向往前跑。车速真的很慢,我只顾低头跑,不知不觉跑到了前面一列车厢的门口,一位男列车员一看有人赶火车,就打开车门,一把将我拉了进去,说:“小兄弟,你太幸运了。你要知道这是一列快车,小站是不停的,多亏遇到了我!”我真是有苦难言,还来不及气愤,赶紧转身想趁列车还没提速前下车。谁知,列车员却把门关上,对我说:“来,哥们,去哪儿?补张票吧!”

【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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