Diary of 2008-02-21

昨天我去周老板的自行车店换坐垫,并买了一双踏板和一个铃铛。今天是农历正月十五,元宵节,但对我来说只是普通的一天。下班回家的路上去了新天地和城隍庙,那里人很多。我原本打算下个月换住处,但听说办公室两个月后要搬到浦东。因为接下来要去武汉出差,项目中需要用到报告,所以我决定要好好利用时间学习。
Yesterday I went to boss Zhou's bike store for changing the cushion, and I spent 90Yuan on a pair of pedals and a ring.

today, the January 15 on the lunar calendar, it's Lantern Festival, but it's usual day, got up, and went to work, then went off work. When I went home, I went to XinTianDi and Shanghai's Town God's Temple on the way, there were a large crowd on that places. I didn't go through by bicycle.

I made a plan for changing accommodation the next month, but I get a message that our office would be moved to PuDong the month after next. Fortunately I knew early.

Because I would go to Wuhan on business and in the project, that would use the report in a lot of places. I must make the best use of time to study it.
【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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