梦想的天空,神马都是浮云

梦想的天空,神马都是浮云
2011年05月06日
   活这么大,总是被梦想驱使着,在被驱使的同时才发现梦想是神马东西,不过就是被顶在头顶的浮云,将光明掩饰,希望早以见不到影子,可为了梦想还在灰溜溜的跟在后面,也许不会卑微但绝对的可笑。
  当我们被现实打理的像泥巴一样软弱可塑的时候才想起去反抗,不由得为自己曾经的梦想添上一点无能为力的苦笑。无论梦想怎样的完美,充其量也只是个梦,别奢求成为现实。“别谈梦想,我借了”,觉得很搞笑的一句话,才发现其实包含着太多的无奈,所以我们宁愿选择放弃也不愿再去做无味的努力,让那些乱七八糟的人和事再乱七八糟去吧,没有那么多时间陪你乱七八糟了。
  从那天以后,伤心的事少了好多,即使有也会因她的存在很快的烟消云散,这还不够吗?当我们被现实的那瓢冷水弄得全身发抖时,这样的温暖还不够吗?至少我已经很满足了,也许是以前奢求的太多,弄得每天蛋疼,吃了去痛片也没觉得管什么用,那一刻才觉得人活着好脆弱,怎是几片去痛片就能解决的问题,学了医,开始怕死。其实生命与这乱七八糟的世界比起来怎么就那么的容易骨折呀?
  半夜三更的一些乱七八糟的想法让我语无论次,让你哭笑不得。还有一句,“睡觉了,晚安!”
【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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