群组图标绘制(渐变效果)

先看下最终效果


先画背景图标

画个圆,要控制画出的圆是正圆,不是椭圆,按住shift。填充背景调为径向渐变的绿色

上边较浅绿的由半圆和泼浪组成的图形



获取通过中间的圆与左边的圆交集;中间圆与左右两边圆的差集;再用“直接选择工具”取出需要的部分,与交集联集,缩小后嵌入圆中,编组

最中间圆的边由两个圆环组成,两个圆环的制作方法相同。复制一个与中间圆相同大小的圆,偏移路径->差集,调渐变背景


将相同方法做的两个圆环套入圆中,编组


接下来画人物

画一个圆,再画一个大点的椭圆,接在一起


画一个更大的椭圆,调出路径查找器“交集”,剪掉多余的部分



联集


按住A|t键,复制出一个,缩小

对象->路径->偏移路径,减去顶层



原位粘贴


编组


将画出的人物图标用白色填充,放到背景图标中,置于顶层


【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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