回调方法应用 及 引入到模块方法应用

Ruby 自定义属性模块

1: http://ruby-china.org/topics/413

module YourPlugin
  module Mixin
def xxx_attr(attr)
      attr = attr.to_s
      self.class_eval(%Q{
def #{attr}
  #...
end

def #{attr}=(value)
   #...
end
        }
      )
    end
  end
end

class Post
  include YourPlugin::Mixin
  xxx_attr :tag_list
end



2. http://quake.iteye.com/blog/448235

  1. #plugins/your_plugin_name/lib/enum_attr.rb
  2. moduleEnumAttr
  3. moduleMixin
  4. defenum_attr(attr,enums)
  5. attr=attr.to_s
  6. self.class_eval(%Q{
  7. ENUMS_#{attr.upcase}=enums
  8. validates_inclusion_ofattr,:in=>enums.map{|e|e[1]},:allow_nil=>true
  9. def#{attr}_name
  10. ENUMS_#{attr.upcase}.find{|option|option[1]==#{attr}}[0]unless#{attr}.nil?
  11. end
  12. })
  13. end
  14. end
  15. end
  16. #plugins/your_plugin_name/init.rb
  17. require'enum_attr'
  18. Object.send:include,EnumAttr::Mixin


【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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