浮云?神马

浮云?神马
2011年11月27日
  从相识、相知、相处、到最后各奔东西,似乎成了很自然而然的规律 无形中似乎在感慨的同时我亦麻木了这些现象,在经历酸甜苦辣、也许更多的是连容貌都末曾看清的我们倾刻间都可以变得物是人非,人走茶凉,计划赶不上变化,是啊!我就是典型的这类人,按常理来说我是个没有计划而变化多端的人…为此我失去了很多…说实话,活了二十年,我还是二十年前的一个人,除此之外我多了个手机,在无其它东西了,都说女大十八变,但我似乎变得离谱,哪止十八变…完全变了一个人,唯独没变的是我鼻子上的这颗痣,我点都点不掉… 缺点固然是多,但优点也不是没有,虽然我说不上来,嘿嘿…曾经不懂珍惜,肠子都悔青了,但当懂得同时,又时时告诫自己不要抓得太紧,幸福时仍在担忧,虽然我们都很珍惜,我们都很呵护一些小细节…最后结局只是昙花一现。我没悲观…我只是时而安静的休息,时而疯狂的玩。人是感情动物,每个人的反应和行为不同而已,那昙花始终一现过… 无所事事时我开始反思,思考,其实我还有一个名字,里面有个“思”字,我能做什么?该做什么?要做什么?高不成低不就,曾几何时我变了?我不知道,我想也没人知道
【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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