有所思无题偶作(古体诗,杂文,编程无关)

赤县恍惚廿十载,九分清醒一分癫。

战战栗栗处盛世,兢兢业业度余年。

不动而敬肉食者,不言而信堂上官。

苟全性命知本份,闻达诸侯莫敢攀。

自认群氓蚍蜉力,岂堪直面王孙前。

何劳海内识低劣,庸才最适寄俗闲。

金匮家中藏儒卷,紫檀席上隐释篇。

视通万里察天变,思接千载笑国残。

遍览洪荒称道者,纵情奇想托神仙。

浮名本是身外物,不着方寸也悠然。

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以上请自动视为火星文,下面才是正题。

小弟刚刚将修改后的LGame-0.3.1版上传(其实就是0.3.2,但是缺少STG模块以及还有部分Bug没有修正),对大多数0.3.1版中出现的问题进行了修正,希望有时间的朋友能帮助小弟跑一下看看(主要看看这版的手机兼容性怎么样,什么机型跑的有问题),因为LGame自0.3.1版开始使用GLES进行图像渲染(没办法,为移植其它平台做的准备,否则程序结构不一样了),暂时可能存在较多不确定因素。如果大家遇到问题的话,请暂时使用以Canvas为核心的旧版,相关问题小弟将在近期内彻底解决

下载地址:http://loon-simple.googlecode.com/files/LGame-0.3.1-bugfix.7z




【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,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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