北京系列9——天坛公园

第四天,早上下起雨来了,下的还不小。我们就先去狗不理包子店吃早餐,等雨停了再走。不买套餐的话,只能买一锅10个有肉的,菜的,三鲜的各种口味,不过个头不大,俩人吃的掉。我们要了一锅再加两碗绿豆粥,也没有特别好吃,要3块钱一个小包子呢~~

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雨果然停了,我们就出发去天坛。天坛公园里人们的活动真多啊,有打太极的,唱歌的,踢毽子的,各种各样玩的,看到一个阿姨在打叫什么太极柔力球的,烦烦一学就会了,他说和打网球差不多,那麻麻也来试试~~

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天坛的背景音乐奏的是古琴,我说一般人都会受不了,烦烦说他觉得还行啊,我就给他讲广陵散的故事,他没听,因为烦烦好像对祈年殿蛮感兴趣,光顾着照相了。烦烦一般对雄伟的建筑都比较感兴趣。

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到了回音壁,很多人都在那边喊,哈哈~~可是上面说只要轻声细语,对面的人就能听到了呢。不知道安静的时候是不是这样的。烦烦说这墙比他想的要破多了,呵呵。

最后到了圜丘了,看,烦烦站在中心~~面朝太阳睁不开眼,烦烦绝对是大眼睛哦~

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【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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