模式对话框

窗口间通信技巧
本文介绍了一个使用JavaScript实现的父窗口与子窗口之间的通信案例。通过`showModalDialog`方法打开子窗口,并演示了如何在子窗口中获取父窗口传来的值、设置父窗口的值以及返回值给父窗口的过程。

父窗口:

function openChild(){
var k =
window.showModalDialog("子窗口.html",window,"dialogWidth:335px;status:no;dialogHeight:300px");
if(k != null){
document.getElementById("txt11").value = k;  
}
}
 

传递到父窗口的值:<input id="txt9" type="text" value="3333333333333">
返回的值:<input id="txt11" type="text"><br>
子窗口设置的值:<input id="txt10" type="text">
 

 

   子窗口:

 

var k=window.dialogArguments;
//获得父窗口传递来的值
if(k!=null)
{
document.getElementById("txt0").value = k.document.getElementById("txt9").value;
}
//设置父窗口的值
function setFather()
{
k.document.getElementById("txt10").value = document.getElementById("txt1").value;
}
//设置返回父窗口的值
function retrunValue()
{
var s = document.getElementById("txt2").value;
window.returnValue=s;
window.close();
}
 
 

父窗口传递来的值:<input id="txt0" type="text">
设置要输入父窗口的值:
<input id="txt1" type="text">
<input type ="button" value="设置父窗口的值" onclick="setFather()">
输入返回的值:
<input id="txt2" type="text">
<input type ="button" value="关闭" onclick="retrunValue()">
 
 
【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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