2011年不给自己留下任何遗憾

年终业绩冲刺不留遗憾
临近年底,公司提出“想干,实干,快干!冲刺100万”的口号。通过连续两场会议的成功签单,作者表达了对团队及领导的感激之情,并承诺将在接下来的四场会议中全力以赴,确保完成个人业绩目标。
2011年不给自己留下任何遗憾
2011年12月17日
  元旦马上就要到了,过后紧接着是春节的到来。忽然间发现2011年给自己最大的感觉就是时间过得快!临近年底,公司提出了“想干,实干,快干!冲刺100万”的这一口号。在这进行业绩冲刺的年前的这一段时间里,自己又仿佛找到了去年在北京“百日决战”时疯狂冲刺业绩的那一幕。年前的六场冲刺会议已经过去两场,12月9号圣廷苑酒店会议7.8万的全款到帐、以及12月15号圣廷苑酒店会议3.9万的全款到帐,连续两场会议的持续签单,非常感谢、感恩公司这个团队以及公司的各位老总对我的严格要求以及工作上的鼓励!尤其是碧总、侣化领还有陈学良老师。谢谢你们!在后续年前的四场会议里,我将全力以赴,努力确保完成年前给自己制定的业绩任务,2011年不给自己留下任何的遗憾!
【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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