command pattern

本文介绍命令模式如何将请求发出者与执行者解耦,并通过命令对象进行沟通。文中详细解释了命令模式的工作原理,包括调用者如何通过调用命令对象的execute方法来触发接收者的动作,以及如何支持撤销操作和宏命令的实现。
1.命令模式将发出请求的对象和执行请求的对象解耦。
2.在被解耦的两者之间是通过命令对象进行沟通的。命令对象封装了接收者和一个或一组动作。
3.调用者通过调用命令对象的execute()发出请求,这会使得接收者的动作被调用。
4.调用者可以接受命令当参数,甚至在运行时动态的进行。
5.命令可以支持撤销,做法是实现一个undo()方法来回到execute()被执行前的状态。
6.宏命令是命令的一种简单的延伸,允许调用多个命令。宏方法也可以支持撤销。
7.实际操作时,很常见使用“聪明”命令对象,也就是直接实现了请求,而不是将工作委托给接收者。
8.命令也可以用来实现日志和事务系统。
【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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