环境变量的设置

(1) Linux下: /etc/.profile这是所有用户的全局的文件

  主目录下的vi .bash_profile这是当前的用户的配置文件

 export JAVA_HOME=/opt/jdk1.6.0_03        指向java的安装目录
 export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH       指向安装目录下的bin子目录
 export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib       类路径
          
 配置完以后用source .bash_profile生效或注销 

 

(2) windows下:我的电脑(右键)--->属性---->高级----->环境变量

    用户变量针对的是当前用户
    系统变量针对所有的用户
      在用户变量和系统变量这两个里面只配一个

 JAVA_HOME=c:\Program Files\Java\jdk1.6.0_03(不是JRE)
 path=%JAVA_HOME%\bin (可执行文件)  (path里原有的内容不要改变,只在其后进行添加即可)
 CLASSPATH=.;%JAVA_HOME%\lib\tools.jar;%JAVA_HOME%\lib\dt.jar;

 

验证是否配置成功:在cmd后,输入javac就可以了,看是否有帮助信息
     Linux下:在命令行输入javac就行了
或用java -version检查版本信息

【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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