破窗理论

美国心理学家詹巴斗曾经做过一个"偷车实验",将两辆一模一样的轿车分别放在一个环境很好的中产阶级社区和环境比较脏乱的贫民区,结果发现贫民区的车很快被偷走了,而另一辆几天后仍然完好无损;如果将中产阶级社区的那辆车的天窗玻璃打破,几个小时后,那辆车也被偷了。

后来,在此实验基础上,美国政治学家威尔逊和犯罪学家凯林提出了有名的"破窗理论":如果有人打坏了一栋建筑上的一块玻璃,又没有及时修好,别人就可能受到某些暗示性的纵容,去打碎更多的玻璃。

"破窗理论"体现的是细节对人的暗示效果,以及细节对事件结果不容小视的重要作用。从破坏的角度出发,破一扇窗就会引起更多的窗被破,反过来,从好的事情出发,效果也相同。

【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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