java自动装箱拆箱

java的自动置入和取出对原生类型进行了自动转换

看如下代码


package com.smallq.jdk5;

public class BoxTest2 {

/**
* 提示int的值为-128~127
* int 是原生类型
* Integer是类
*/
public static void main(String[] args) {
/**
*==比较的永远是引用,equals在Object类中和==是一样的.
*但是有的类重写了.equals()方法.所以比较结果不一样
*/
Integer i1 = 100;
Integer i2 = 100;
System.out.println(i1 == i2);//这里比较的是int

Integer i3 = 200;
Integer i4 = 200;
System.out.println(i3 == i4);//这里是Integer对象
/**
* 因为int的范围为-128~127所以Integer在实例化对象的时候.如果它
* 的值在int的范围内.就按照int类型比较她们的值.如果超出int的范围
* 就按照对象的方式进行比较
*/
}

}




输出结果


true
false
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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