jquery的入门应用二

js 代码
 
  1. ajax的用法  
  2.     $("#love").click(function() {  
  3.          $.ajax({  
  4.                type: "POST",  
  5.                url: "/main?_action=list&s_qdb",  
  6.                data: "name=John&location=Boston",  
  7.                success: function(msg){  
  8.                 $("#mxbd").html(msg);    
  9.                }  
  10.              });  
  11.     });  
  12. */  
  13.   
  14. /*循环一个对象数组的用法*/  
  15. $("a").each(function(i){  
  16.   this.href="/../www.baidu.com"  
  17. });   
  18.   
  19.     });  
  20.   /*绑定一个事件*/
  21.     $("#guige").bind("change"function(){  
  22.     var  gg=document.getElementById("guige").value;  
  23.        $.ajax({  
  24.                type: "POST",  
  25.                url: "wz_cl_result.jsp",  
  26.                data: "cltype=0&gg=" +  gg ,  
  27.                success: function(msg){  
  28.                 $("#mxbd").html(msg);    
  29.                }  
  30.              });         
  31.        
  32.      //alert(document.getElementById("guige").value);  
  33.           
  34.   
  35.   
  36.   
  37.     });  
【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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值