sys_connect_by_path的使用例子

本文介绍了一种复杂的SQL查询方法,通过使用多个子查询和连接操作来汇总特定数据集中的信息。该方法首先从两个表中获取事件ID和原因名称,然后进行一系列的数据处理步骤,包括对每个事件ID进行唯一标识、分配行号、计数等,最终生成包含事件ID、取消原因计数及列表的查询结果。
SELECT id event_id,
cnt ggggance_reason_cnt,
LTRIM(SYS_CONNECT_BY_PATH(display_name, '; '),'; ') gggance_reason_list
FROM (
--within each id, assign a row number and get a total count
SELECT id,
display_name,
ROW_NUMBER() OVER (
PARTITION BY id
ORDER BY seq) num,
COUNT(*) OVER (
PARTITION BY id) cnt
FROM (
--Get distinct id and display name
SELECT er.event_id id,
r.reason_name display_name,
r.sequence_num seq
FROM xxxar_reason er,
xxxason r
WHERE r.reason_id = er.reason_id
) sub1
) sub2
WHERE num = cnt
START WITH num = 1
CONNECT BY PRIOR num = num-1
AND PRIOR id = id
【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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