清明-时节

清明缅怀:父亲与成长的记忆
清明时节,回忆起已故8年的父亲,通过追忆与父亲共度的欢乐时光,反思个人成长与家庭传承。

今天清明,放假。

其实我已经在休假四天了,四天中除了第一天跟同学一起出去吃饭,之后的三天我都没有出过家门,加上这样灰蒙的天气,也没有什么心情到处闲逛,只好在电脑面前度日。

当你静静坐下来的时候,也许平常不会去回想的事情,在这时候,或许某根神经就变兴奋,很多事就变得清晰。8年了,父亲过世已经8年了,可有些事却宛如昨日。或许时间让我们学会了淡忘,现在的我已经不会重复的回想起最后一次看见父亲的场景,或者是火葬场亲人的痛苦表情。现在更多的是离那一刻更远一点的故事--和父亲在一起充满笑声的场景。可能是时间的原因,现在能想起来的都是离散的。记得又一次在家里,父亲在跟朋友一起在谈论事情,我在那里写作业,认真在抄写文章,不知道什么他们就走过来,父亲的朋友还拿起我的作业本,看看我写的字,大声称赞说我写得好,将来定有所为,所谓字如其人,父亲虽然一直说这那里会准啊,但还是一直笑呵呵的。其实父亲心里都一直希望我们三能够出人头地,再也不要靠天吃饭(种地)。这也是父亲生前对我说过最多的话。

8年了,每年清明,我都以这样的方式缅怀过去。8年中我也只有一次到过父亲的墓地,看起来真的不是孝顺的孩子。

【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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