飞涨的物价

作者记录了五年内双皮奶价格从4元涨到8元的过程,指出实际生活成本的增加远超官方CPI数据,表达了对当前经济环境下购买力下降和个人生活质量担忧。

今天去吃双皮奶,又涨价了,已经到8元,上次好像是6元或者6.5元,倒是和国家税收增幅一致,问题是收入……,这5年的高通胀期,加起来可能就是涨了10%,都比不上双皮奶一年的涨幅。这几年(5年之内),从4元,涨到5元,涨到5.5元,到6元……到现在的8元,已经涨了100%,我觉得生活开销和去年相比,肯定不止10%,甚至有时20%,哪里还是什么6.xCPI(不管CPI如何计算,我只管自己的银包和生活质素)。没有感觉到人民日报所说的覆盖范围之内。不断提升的物价,是对存款最直接的掠夺。(图为垃圾桶抢救回来以前的画。)


【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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