回不去的是故乡

回不去的是故乡

  • 空间
 

                     

      似有似无,只是在夜间,在梦中,在万籁俱静的时候,犹如一道流星,一瞬间割破了漆黑的天际。

  漫无目的地游荡,在这时,心灵属于自己。白昼,我是喧嚣的附庸;而灯红酒绿,纸醉金迷的夜晚,我选择躲开,只身漫步于城市寂静的角落,难得的幽静,有蟋叫,有蛙鸣,那么在这秋季,会不会有稻香。我停在微风中,仰起头,撑张着鼻骨努力地呼气,捕捉着存在抑或不存在的气息。

  恍惚间有微弱的灯光,站在了一条伸出了城市的道路上,伸向了我来时的方向,月光朦胧,却看到了远方的青砖白墙,烈日下无人的街道……,久违啊!家乡!热泪盈眶!

  东边渐明,城市醒来。匆忙洗簌间瞥见眼圈微红,像是忘记了什么。又应该什么都没有,夺门而出,淹没在人群之中。

 

【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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