浮云里都是神马?

浮云里都是神马?
2011年12月05日
  万恶的美帝拐弯抹角的给伟大祖国首都的市民们添堵,一直很欣赏老美的想象力,超人,蜘蛛侠什么的没影的东西都能编出来,怎么看到北京的天气就小肚鸡肠起来。我们一直说“神马都是浮云,什么神马,什么浮云”,可高兴了,这不,浮云已经来了,神马还会远吗?可是美国人偏偏严肃起来了,非说这是PM2.5,什么是PM2.5?我着实不知道,反正天上的浮云飘飘渺渺,上过学的都知道,这是雾,英文叫fog,大气里的水汽而已。北京又不是第一次下雾,怎么现在每每天气有点动静都变成了集体的躁动,看海也就罢了,那是大宋时代的排水沟不够深,可这雾气里到底是什么?偏偏要美国人说了算,拿着PM多少天天抽完自己后还得深深的吸一口气,要叹就叹这浮云里的神马东西,老百姓完全不知道。
  其实我想说的是北京的空气从来就好过,只不过是老美又让我们开了眼,不是那PM多少吓唬人,而是看看外国人怎么拿中国“与国际接轨”的。北京的空气里都是什么?现在是尾气,十年前是沙尘暴,再十年前是蜂窝煤,再十年前是首钢、焦化厂……。
【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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