合成/聚合

本文对比了继承和合成/聚合两种设计模式在软件复用中的应用,指出合成/聚合能更好地封装内部实现,减少耦合度,提高代码可维护性和可读性。重点阐述了Is-A与Has-A的概念区分。
首先,合成/聚合是关联的一个种类。和继承都能达到复用的目的,但是为什么现在推荐用合成/聚合,而不推荐继承呢,
我觉得首先通过继承很容易把父类的内容暴露给子类,也不便于封装。还有就是如果父类修改了某些东西,子类就要跟着动,所谓牵一发而动全身,不便于维护。可能就是称为的白箱服用吧。而合成/聚合是暴露不出所添加对象的细节的称为黑箱。
区分他们重要的是Is-A、Has-A.
【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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