郁闷的调试

越来越觉得J2ME实在麻烦,每次都要进行真机测试,中间拷贝和安装用掉的时间就要接近两分钟,然后就是不同手机上的兼容性问题,以及错误的难以捕获,今天一天基本都浪费在这个之上了,真是郁闷之极,希望以后的Android或者JavaFx能进步点了,虽然我也不想继续做J2me开发了.

发觉如果给一个月放在一个语言上,似乎目标太散了,不如一个星期放在一个框架上,那样会认真的许多,时间利用率应该也会高的多,因为目标更明确,以后就这么做了,不过还是等这个月过后,其实也就是下个礼拜了,加油加油!

先努力把框架搭建好吧,发现自己漏掉了很多东西,有些是以前不注意的,有些是没有接触过的,要努力咯,多尝试一下,保持好奇心,以及耐心!
【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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