jbpm入门建议

做了一周的入门研究工作,网上也找到大量文章,一步步照着做,能成功的很少。
都是程序员,男人何必为难男人??
最后转念一想,反正是后台运行的东西,干吗非得都服务器发布,然后再到IE去看?还是建立后台访问,JUNIT测试不就OK了吗?管你界面怎么表现?调用成功实现的函数不就OK了吗?
清楚了这个方向,用eclipse3.2导入jbpm插件,建立jbpm过程,按照[url]http://www.uml.org.cn/workclass/200709306.asp[/url]的步骤,虽然也会有些错误,但是在控制台打印以及JUNIT的错误提示可以很快解决问题。
所以象我一样的新手入门时候,想看例子,直接看jbpm包内自带例子就可以了,想迁移例子到这到那的,个人认为没有什么必要。
程序员所做的工作就是,尽快通过一个程序来明白,这个东西到底怎么个运行方式,以及内部结构,把大量工作按照高手的模式来学习,调试,没有必要。
因为java本来就是“一处运行,到处调试”的。
【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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