JAR文件包及jar命令详解

本文探讨了将Java程序编译为.exe文件的两种常见方式:一是通过制作可执行JAR文件实现跨平台运行;二是使用JET进行编译。文中详细介绍了为什么制作可执行JAR文件通常是更优的选择。
常常在网上看到有人询问:如何把 java 程序编译成 .exe 文件。通常回答只有两种,一种是制作一个可执行的 JAR 文件包,然后就可以像.chm 文档一样双击运行了;而另一种是使用 JET 来进行 编译。但是 JET 是要用钱买的,而且据说 JET 也不是能把所有的 Java 程序都编译成执行文件,性能也要打些折扣。所以,使用制作可执行 JAR 文件包的方法就是最佳选择了,何况它还能保持 Java 的跨平台特性。
  下面就来看看什么是 JAR……
【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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