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2011年06月01日
   /** * 下载文件 * @param filePath 文件路径 * @param fileName 文件名 * @see [类、类#方法、类#成员] */ public void downLoad(String filePath, String fileName) { ServletOutputStream out = null; BufferedInputStream bis = null; BufferedOutputStream bos = null; try { out = ServletActionContext.getResponse().getOutputStream (); ServletActionContext.getResponse().setContentType( "application/msexcel"); ServletActionContext.getResponse().setHeader("Cont ent-disposition", "attachment;filename=" + fileName); FileInputStream fin = new FileInputStream(filePath + File.separatorChar + fileName); bis = new BufferedInputStream(fin); bos = new BufferedOutputStream(out); byte buff[] = new byte[BUFFERSIZE]; int bytesRead; while (-1 != (bytesRead = bis.read(buff, 0, buff.length))) { bos.write(buff, 0, bytesRead); } } catch (IOException e1) { UserLogger.error("downLoad IOException... [BaseAction.downLoad]", e1); } finally { try { if (bis != null) { bis.close(); } if (bos != null) { bos.close(); } } catch (IOException e) { UserLogger.error("downLoad close IOException... [BaseAction.downLoad]", e); } } }
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
【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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