dom4j 写XML文件


/***
* 获取地图实时贷款记录所在地图位置(地图上标亮点使用)
* @param request
* @param response
* <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
* <struct>
* <prov id="user_001">
* <title>张三丰</title>
* <city>杭州</city>
* <parent>浙江</parent>
* <date>2011-12-3 8:00</date>
* <context>
* <totalAmount>1569万元</totalAmount>
* <balaClient>258个</balaClient>
* </context>
* </prov>
* </struct>
* @throws IOException
*/
public void doGetStarFocusList(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws IOException{
request.setCharacterEncoding("UTF-8");
response.setContentType("text/xml;charset=UTF-8");
response.setHeader("Cache-Control", "on-cache");

Document document = DocumentHelper.createDocument();
Element root = document.addElement("struct");
Element prov = root.addElement("prov");
prov.addAttribute("id", "user_"+new Random(100000).nextInt());
Element title = prov.addElement("title");
title.setText("张三丰");
Element city = prov.addElement("city");
city.setText("杭州");
Element parent = prov.addElement("parent");
parent.setText("浙江");
Element context = prov.addElement("context");
Element eleTotal = context.addElement("totalAmount");
eleTotal.setText("1569万元");
Element eleBalaClient = context.addElement("balaClient");
eleBalaClient.setText("258个");

OutputFormat format = OutputFormat.createPrettyPrint();
format.setEncoding("UTF-8");// 设置XML文件的编码格式
//输出到文件
//String filePath = "d:\\student.xml";
//File file = new File(filePath);
//XMLWriter writer = new XMLWriter(new FileWriter(file), format);

XMLWriter writer = new XMLWriter(response.getWriter(), format);
writer.write(document);
writer.close();
}

【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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