接口

接口:
使用接口的原因:在需要在不相关类中实现同以功能时(例如在马类和青蛙类查

腿数),就可以用接口来实现(在各自类调用接口);
接口没有访问修饰符也没有方法体,只有依托于一个类(在类中写继承写方法体

);
当接口在一个类写却在不同的子类中有不同表现形式是就涉及到了重写或抽象类


(1)虚方法:如果父类中的某个方法有不同可以设为虚方法,在子类中重写(调

用子类)
(2)抽象方法:没有方法体(上述情况也可以把父类的某个方法写成抽象方法,

只是与上面方法不同的是每个子类中都要(重)写该方法也要加override);抽

象方法前加abstract,只有方法没有方法体;

接口方法的调用:

horse xiaohei = new horse();//实例化一个对象
land luxiaohei =xiaohei ;//把接口看成广义的父类,此代码可以看成父类引用子类的对象
luxiaohei.numlegs();

【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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