程序bug记录

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#0  0x01a7e764 in ProceSmtMediaWaitForCall (pThis=0x920faf8, properties=0x95686d0, parameters=0x9655b00, result=0xa28fc830)

    at VXIobject.cpp:108

#1  0x01a88e6c in VXIobjectExecute (pThis=0x920faf8, properties=0x95686d0, parameters=0x9655b00, result=0xa28fc830)

    at VXIobject.cpp:2485

#2  0x00493dbc in VXI::object_element (this=0x920fb60, elem=@0x948055c) at /usr/src/smartproj/OpenVXI3.4/src/VXI/VXI.cpp:3246

#3  0x004a337e in VXI::CollectPhase (this=0x920fb60, form=@0x9480554, item=@0x948055c)

    at /usr/src/smartproj/OpenVXI3.4/src/VXI/VXI.cpp:2823

#4  0x004a4215 in VXI::RunInnerLoop (this=0x920fb60) at /usr/src/smartproj/OpenVXI3.4/src/VXI/VXI.cpp:1408

#5  0x004a6db2 in VXI::RunDocumentLoop (this=0x920fb60, initialDocument=@0xa28fd140, sessionScript=@0xa28fd0f4, 

    resultValue=0xa28fe2e0) at /usr/src/smartproj/OpenVXI3.4/src/VXI/VXI.cpp:613

#6  0x004a73d4 in VXI::Run (this=0x920fb60, initialDocument=0x953e5c0, sessionScript=0x953d1f0, resourceLog=0x92164d0, 

    resourceInet=0x923ff38, resourceCache=0x8f6b408, resourceJsi=0x923f898, resourceRec=0x923ee98, resourcePrompt=0x923ee30, 

    resourceTel=0x923f7d0, resourceObject=0x920faf8, resultValue=0xa28fe2e0)

    at /usr/src/smartproj/OpenVXI3.4/src/VXI/VXI.cpp:482

#7  0x004323e9 in VXIinterpreterRun (x=0x920fb18, name=0x953e5c0, sessionArgs=0x953d1f0, result=0xa28fe2e0)

    at /usr/src/smartproj/OpenVXI3.4/src/VXI/VXI_api.cpp:123

#8  0x08059d93 in VXIplatformProcessDocument (url=0x9216bf8, sessionScript=0xa28fe2e4, documentResult=0xa28fe2e0, 

    platform=0x92069c0) at ./OpenVXI/VXIclient.cpp:1879

#9  0x0806772c in TThreadInfo::svc (this=0xb75063c8) at TThreadInfo.cpp:506

#10 0x0060c002 in ACE_Task_Base::svc_run (args=0xb75063c8) at Task.cpp:275

#11 0x0060cd38 in ACE_Thread_Adapter::invoke_i (this=0xa3413610) at Thread_Adapter.cpp:149

#12 0x0060cf16 in ACE_Thread_Adapter::invoke (this=0xa3413610) at Thread_Adapter.cpp:98

#13 0x00599761 in ace_thread_adapter (args=0xa3413610) at Base_Thread_Adapter.cpp:124

#14 0x002015ab in start_thread () from /lib/libpthread.so.0

#15 0x00ef3cfe in clone () from /lib/libc.so.6

【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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