web学习笔记 —— EL

分享EL学习体验及日常项目进展,探讨面对挑战保持积极态度的重要性。
其实,对于这些笔记来讲,只是跟大家分享一下,具体的内容还是要去看MLDN的教学视频才能明白呢,李老师说每天有很多的其他培训机构诋毁他,觉得他也够可怜的,真不清楚这个市场怎么会这样,做个老师都不容易啊,呵呵,今天跟大家分享的是EL,端午节在家休息了几天,恢复了些精神,一想起还没有跟大家分享我的学习乐趣就赶紧过来发了,真的很累,平常记的日志越来越多,每天还要写项目计划,项目总结,一切都按照正规的流程走,虽然辛苦,但是可以清楚的知道每天都干了什么。
还有,我的笔记可能编号有错误,一切都以我上传的为主吧,谢谢大家啦。
【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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