EditorGridPanel 中使用combo

本文介绍了一个使用ExtJS框架创建地理位置组合框的具体实现方式。该组合框通过远程加载数据,提供位置选择功能,并展示了如何设置选项以增强用户体验。

 

getLocationCombo(){

    var locationCombo = new Ext.form.ComboBox({

        store: getDictionaryDs('NORMAL', 'LOCATION'),

        valueField: 'label',

        displayField: 'label',

        editable: false,

        typeAhead: true,

lazyRender:true, 

        mode: 'remote',

        forceSelection: true,

        triggerAction: 'all',

        selectOnFocus: true,

        allowBlank: false,

        blankText: "请选择核查地市",

        anchor: '95%'

    });

    return locationCombo;

}

 

 

 

{header: '核查地市', align:'center', dataIndex: 'alocation', 

renderer : function(data, cell, record, rowIndex, columnIndex, store) {

var idx = cityCombo.store.find("lable", data);

var rec = cityCombo.store.getAt(idx);

return rec == null ? data : rec.get("label");

}

,editor: cityCombo},

【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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