出差到昆明

昨天因为飞机延误,本来早上十一点的飞机因为机场能见度太低,已经从重庆飞到宜昌的飞机无法降落不得不又原路返航,导致我们在机场呆了整整一天,不过还好终于在晚上7点多的时候登机成功,当然有些滞留的旅客对这种延误非常的不满,集体提出抗议,搞得航空公司非得赔两百大洋了事,中途在重庆转机,因为讨钱耽搁了不少时间,搞的另一个航班又被延误,最后终于在凌晨顺利到达昆明。因为这次坐的是东航的A320,还好是个大飞机,座位比上次东航的小飞机宽松了不少,唯一的不足就是没有提供航空餐,这个让人很不爽,因为上飞机之前以为会提供,所以就没怎么吃晚饭,换了一次机,结果都只提供了一瓶矿泉水加一小袋零食了事,到下榻的酒店已是饥肠辘辘,干掉同事一个苹果了事。
到达昆明之后,立即跟同事联系宾馆地址,因为已经很晚,所以的士都开始涨价,在机场出口的都开始直接加收20,只有顺路的的士才正常计价,在去酒店的路上没甚么车,可能跟深夜有关,昆明还有不少高架桥,印象还不错。到达酒店,办理住宿登机,还好不用自己预付房费,可以省下一笔巨款。
宾馆也不错,三星,标间150,免费自助早餐,比武钢那边强多了。
【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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