2007年7月骑行青藏线(4)——青海湖

青海湖骑行游记
作者在第四天的骑行中已适应高原气候,记录了从泉吉镇到哈尔盖的沿途风光,包括美丽的油菜花田,并描述了在刚察县品尝当地美食的经历以及后续因突发情况改变行程的过程。

骑行第四天,已经基本适应高原气候,高原反应几乎不存在,状态越来越好

清晨的泉吉镇
 
碰到两个放羊的小女孩

当发现我在给她们拍照时,姐姐立即做出立正、五指并拢、做昂首挺胸状


泉吉镇风光 

 
 
    
快到刚察,一片大好风光
 
 
 
   
进入刚察县城
进城虽然已是九点多,卖早点的还没收摊,继续补充一把,羊肉包子4块一笼,稀饭一块一碗
出门多日,身上盘缠所剩不多,提款先
刚察县城
 
刚察风光
 


   
通讯基站:左联通、右移动
快到哈尔盖,成片成片的油菜花呈现眼前,叹为观止
 
 
 
花的海洋
 



哈尔盖风光
 
 
已是下午1点多,生火造饭,少不了的康师傅


没碗,用饮水杯代替

哈尔盖镇
下午目标——西海镇,这时风出奇的大,估计有6级,而且是逆风
离开哈尔盖镇不远,西安车友发生变故,必须连夜赶回西安,于是环湖立即终止,我与之分手,随后马上改变行程,幸好在马路拦一三轮,在三轮师傅的建议下,决定返回到哈尔盖火车站碰碰运气,希望能坐火车到格尔木,追赶骑行青藏线的先头部队
哈尔盖车站搭乘当前的火车未果,停留一晚,下榻招待所,条件之差,不堪想象,走廊是水漫金山,走廊两头是垃圾成堆,被子床单估计就从来没洗过(随身携带的睡袋防潮垫终于发挥了作用,也是唯一一次发挥了作用),房间里面也是“便”味十足,每床十元,而且是整个车站别无分店,只好住下

 
 
【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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