servlet

[size=large]servlet可以没有对应的<servlet-mapping>标签[/size]

<servlet>
<servlet-name>ZfInitialServlet</servlet-name>
<servlet-class>com.cloud.base.InitialServlet</servlet-class>
<load-on-startup>99</load-on-startup>
</servlet>


对应servlet类

public class InitialServlet implements Servlet {

@Override
public void destroy() {
// TODO Auto-generated method stub

}

@Override
public ServletConfig getServletConfig() {
// TODO Auto-generated method stub
return null;
}

@Override
public String getServletInfo() {
// TODO Auto-generated method stub
return null;
}

@Override
public void init(ServletConfig config) throws ServletException {
//初始化项目路径
SystemProperties.setRootPath(config.getServletContext().getRealPath("/"));
}

@Override
public void service(ServletRequest arg0, ServletResponse arg1)
throws ServletException, IOException {
// TODO Auto-generated method stub

}

}


<load-on-startup>99</load-on-startup>

[size=large]
表示启动时加载顺序,越小越早加载
[/size]
【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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