流水---七月二十一号

现在时间是12:20。

刚吃饭完回到座位上,感觉吃得太饱了。

我想走一走消化消化,可是外面艳阳高照、而且没有适合散步的地方,于是只能放弃了。
我想睡一会儿,最近忙得只想睡觉。
可是中午带饭的同事在我作为后面的咖啡厅聊天儿,我怎么能休息好啊!!!

这就是原本以为很好的工作环境啊.....


本来公司正常下班时间是五点半,昨天却忙到七点半才走,而且还是一个人。
一起加班的同事,还有个女生,可是人家有男朋友来接,而且还给带饭了。
真羡慕......

今天一大早来到公司后,拿出手机,看到了一条新短信,来自thomas。
是昨天认识的外国朋友。
短信的内容,刚看到是我懵了,以为全是英文。
仔细一读,才知道全是拼音。

我就在想,外国朋友到底能不能认识中文汉字呢?
接下来我回了一条短信,也是用拼音写的。

不知道有没有做错事,听同事说有些外国的手机是不能写中文的,可是应该也可以下载输入法啊。

不管了。

今天的午饭,还是全素的,我为什么回喜欢去他们家吃呢,就是因为可以选择没有肉类的菜,我几乎不吃肉......

合租的同事问我什么时候搬过去,可能要等到周末了,这几天晚上都要很晚回家,所以根本没时间了。

我突然想起,搬家不是件简单的事啊!

时间已经到了12:30了,我应该休息了。
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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