对字符文档输入输出封装类

package edu.basejava.util;

import java.io.BufferedReader;
import java.io.BufferedWriter;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.OutputStreamWriter;

public class CharFileIO
{
 public static String readTxtFile(Object... args)
 {
  File file = null;
  String encoding = "UTF-8";
  BufferedReader br;
  StringBuffer strBuff = new StringBuffer();
  if (args.length > 0)
   file = new File( (String) args[0]);
  else
  {
   Log.error("至少输入文件路径");
   return null;
  }
  if (args.length > 1)
   encoding = (String) args[1];
  try
  {
   br = new BufferedReader(new InputStreamReader(new FileInputStream(
     file), encoding));
   char[] cbuf = new char[1024];
   while ( br.read(cbuf) != -1)
   {
    strBuff.append(cbuf);
   }
  } catch (FileNotFoundException e)
  {
   e.printStackTrace();
  } catch (IOException e)
  {
   e.printStackTrace();
  }

  return strBuff.toString();
 }
 public static void writeTxtFile(Object... args)
 {
  String data = null;
  File file = null;
  String encoding = "UTF-8";
  BufferedWriter bw;
  
  if (args.length > 1)
  {
   data = (String) args[0];
   file = new File( (String) args[1]);
  }
  else
  {
   Log.error("至少输入字符串内容和文件路径");
   return;
  }
  if (args.length > 2)
   encoding = (String) args[2];
  try
  {
   bw = new BufferedWriter(new OutputStreamWriter(new FileOutputStream(
     file), encoding));
   bw.write(data);
   //bw.flush();
   bw.close();
   
  } catch (FileNotFoundException e)
  {
   e.printStackTrace();
  } catch (IOException e)
  {
   e.printStackTrace();
  }
 }
 public static long getFileSize(String file) {
  File f = new File(file);
  return f.length();
 }
}

【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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