曾经羡慕售票员的工作

     2008年我们有个大项目,其难点在于技术上的突破,并且没有可以借鉴的现成方案;我作为项目的技术负责人,其压力巨大。不断的google, 到处找有无可以提供思路的例子,哪怕是一句话的启示;最后找到了一个开源的项目,其离我的需求还是十万八千里,不过至少它的思维给了一些启示,里面的某些代码也可以修改下拿来使用。最终成功的Release了,得到了一致的好评。

 

     但至今回想当年的那段时光都是不堪回首,我老婆经常发现跟我一起散步时,我沉默不语,她就知道我在想问题;其实不止散步,吃饭,睡觉都会想解决方案;神奇的是,有时还真能在睡眠中得到启示。压力巨大痛苦不堪时,我常说还是售票员好,上班什么都不用想,也不用不时的更新知识以防跟不上节奏。;是的,的确如此,特别是想破脑袋方案都不完美,而又不能从任何人任何地方得到任何的协助的时候,并且你还不能放弃必须解决;其痛苦确实是只能意会不能言传。

 

    黑暗已过黎明之后,颇有彩蝶出茧之感;回头俯视曾经一步一步攀爬的脚印,一览众山小。一次又一次的炼狱过后,我们才变得更加成熟。现在我有时候还是会羡慕售票员的工作,不过我不想被自动售票箱取代,所以也只能有时候羡慕而已。

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张瑜,Mybeautiful, zhangyu0182@sina.com

 

【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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