diary of 2008-4-1

作者分享了在一个新地方开始工作的第一天经历,享受了悠闲的早晨,并详细描述了丰富的免费早餐。之后,作者与同事会合并一同解决了住宿问题,接着前往办公地点,体验了办公室环境,并计划开始学习 jbpm 相关资料。
早上起床,一看,七点多,还很早,一拉开窗帘,终于告别了灰蒙蒙的天空,看到了“蓝蓝的天空白云漂”,昨天通过同事了解这边上班是九点半,想想在武汉八点就开始上班,真是爽死了,九点的时候跟同事一起下去吃免费早餐,品种超多,吃的,喝的,面包,馒头,面条,米粉,水果都不知道选哪个好。先跟杨联系甚么时候过来,回短信十点半到,于是决定上午就呆在宾馆,等杨,然后开始洗衣服,没地方晾,左思右想,发现窗户上面挂起来还不错,这边穿堂风超大,估计一上午就吹干了。
时间过得真快,十一点杨终于找上门,于是跟客房部要求换房间,单人换双人,结果他们的办事效率巨差,催了n次服务员没出现。十二点多便不在等服务员换房一起出去找个地方吃饭,发现附近都没有甚么餐馆,只好在宾馆的餐厅搞定。环境还不错,菜价有些小贵,最低也要十来块,跟武汉不同的是没有上消毒餐具,不过有热毛巾。上面的菜单有一个叫甚么龙爪菜,还以为是甚么新鲜玩意儿呢,端上来一看,这不就是蕨菜么,晕死!
吃完饭就打听云南白药的方向,问了n个人终于到了大门口,我们办公的地方在机房,哪个热啊,穿短袖短裤比较合适。没什么事情,开始看关于jbpm的资料,中途瞌睡n次。
决定从今天开始恢复坚持听写英语,写日记。
【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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