hibernate 关联

ORM映射详解

一对一:从的主键应和主的一致;
主:User
[id name="id" column="id" type="long" unsaved-value="-1"]
[one-to-one name="serial" class="SysActCode" cascade="save-update" outer-join="auto" constrained="true"/]
从:Address
[id name="id" column="ID"]
[generator class="foreign"]
[param name="property"]user[/param]
[/generator]

一对多:
主:
set:
[set name="joingame" table="gf_joiningame" cascade="all"]
    [key column="ballID" /]
    [one-to-many class="Joiningame" /]
[/set]
list
[bag name="passengers" lazy="true" inverse="true" cascade="all-delete-orphan"]
    [key column="orderID"/]
    [one-to-many class="OrderPassenger"/]
[/bag]
从:
[many-to-one name="flightOrder" column="orderID" class="FlightOrder" /]

其它:较为复杂的Hibernate 数据映射:学生,班级,课程;
Student--class:多对1
Student--address:1对1
Student--course:多对多

Student.hbm.xml 中于三个对象的设置:
[set name="courses" table="Student_Course_Link" lazy="false" inverse="true" cascade="all" sort="unsorted"]
  [key column="StudentId"/]
  [many-to-many class="com.ivan.Course" column="CourseId" outer-join="auto"/]
[/set]
[many-to-one name="classes" class="com.ivan.Classes" cascade="none" outer-join="auto" update="true" insert="true"

column="ClassesId"/]
[one-to-one name="address" class="com.ivan.Address" cascade="all" outer-join="auto" constrained="false"/]

【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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