Activity 生命周期

Android Activity 生命周期详解
本文详细解析了Android中Activity的各种生命周期状态及其转换过程,包括程序启动、横竖屏切换、两个Activity间的跳转等场景下的生命周期回调顺序。
/** * 程序启动: onCreate -> onStart -> onResume * HOME键: onSaveInstanceState -> onPause -> onStop * BACK键: finish -> onPause -> onStop -> onDestory * 再次执行: onRestart -> onStart -> onResume * 横屏<-->竖屏(切换) * onSaveInstanceState -> onPause -> onStop --> onDestory --> onCreate -> onStart -> onResume * * 调用finish onPause -> onStop -> onDestroy (程序结束) * 再次执行 onCreate -> onStart -> onResume (重新启动) * killProcess的时候系统不执行onDestroy;直接杀死 * -------------------------------------------- * 两个activity之间的跳转 * 启动A_onCreate -> A_onStart -> A_onResume * **intent跳转(A->B) A_onSaveInstanceState -> A_onPause -> * B_onCreate -> B_onStart -> B_onResume -> A_onStop * **back跳转(B->A) B_onPause -> A_onRestart -> A_onStart -> A_onResume * B_onStop -> B_destroy */
【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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