工厂方法-FactoryMethod

工厂方法模式详解:如何灵活创建不同产品实例

工厂方法:
将各种产品使用不同的工厂来生产,各种工厂中的创建方法可以互相独立地改变,并将这些工厂类抽象出一个共同的父类。

 

 

code:
抽象类(或接口):
public abrtract class Auto{
    abstract public void run();
}

 

 

实现类Car:
public class Car extends Auto{
    public Car(){}
    public void run(){
        System.out.println("启动car");
    }
}

 

 

实现类Truck:
public class Truck extends Auto{
    public Truck(){}
    public void run(){
         System.out.println("启动truck");
    }
}

 

工厂类的公共抽象类(或接口):
public abstract class Factory{
    abstract public Auto createAuto();   
}


具体工厂类carFactory:
public class CarFactory extends Factory{
    pubic Auto createAuto(){
       return new Car();      
    } 

 

具体工厂类truckFactory:
public class CarFactory extends Factory{
    pubic Auto createAuto(){
       return new Truck();      
    } 

 

 

 

客户端调用:
public class Client{
    Factory factory;
    Auto auto;
    public static void main(){
        factory=new CarFactory();
        auto=factory.createAuto();
        auto.run();

        factory=new TruckFactory();
        auto=factory.createAuto();
        auto.run();
    }
}


工厂方法能实现而简单工厂不能实现的情景:
对每一种生产出的产品实例做不同的操作;
增加一种完全不同的产品;
在不修改原有工厂类的情况下增加对新产品的支持;

 

 

【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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