System.getProperty()参数大全

本文详细介绍了Java运行时环境的各种系统属性,包括Java版本、安装目录、虚拟机规格及实现等。此外还涵盖了操作系统名称、架构及版本信息,以及文件路径、临时文件夹位置等关键配置。

java.version // Java Runtime Environment version
java.vendor // Java Runtime Environment vendor
java.vendor.url // Java vendor URL
java.home // Java installation directory
java.vm.specification.version // Java Virtual Machine specification version
java.vm.specification.vendor // Java Virtual Machine specification vendor
java.vm.specification.name // Java Virtual Machine specification name
java.vm.version // Java Virtual Machine implementation version
java.vm.vendor // Java Virtual Machine implementation vendor
java.vm.name // Java Virtual Machine implementation name
java.specification.version // Java Runtime Environment specification version
java.specification.vendor // Java Runtime Environment specification vendor
java.specification.name // Java Runtime Environment specification name
java.class.version // Java class format version number
java.class.path // Java class path
java.library.path // List of paths to search when loading libraries
java.io.tmpdir // Default temp file path
java.compiler // Name of JIT compiler to use
java.ext.dirs // Path of extension directory or directories
os.name // Operating system name
os.arch // Operating system architecture
os.version // Operating system version
file.separator // File separator ("/" on UNIX)
path.separator // Path separator (":" on UNIX)
line.separator // Line separator ("\n" on UNIX)
user.name // User's account name
user.home // User's home directory
user.dir // User's current working directory
【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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