小心无意识的遮蔽

//要小心无意间产生的遮蔽导致的错误
class Pet{
	public void sleep() {
		System.out.println("Zzzzzzz...");
	}
	public void live() {
		new Thread() {
			@Override public void run() {
				//这里的sleep()被继承自Thread的sleep(long)遮蔽,导致编译错误。
				//如果Pet也有sleep(long)方法,则这里将会导致无法察觉的逻辑错误。
				//sleep();
				//办法一:sleep()方法改名
				//办法二:
				Pet.this.sleep();
			}
		}.start();
	}
	//更好的解决办法:实现Runnable
	public void live1() {
		new Thread(new Runnable() {
			@Override public void run() {
				sleep();
			}
		}).start();
	}
}

 

 

【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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