【翻译】如此计算时间!

”请计算出更多的天数“ , Peter看到未读邮件中有一个这样主题的邮件。作为Noah——公司元老级程序员的接替人,Peter对收到一些来自客户的看起来怪怪的邮件已经见怪不怪了,这些邮件大多是要求对他们的应用程序做一些修改和调整。Peter打开了这封邮件 …

 

你好,Peter — 你能否把我们的交易期报表上的天数再增加一些?我们也不确定这样做是否有实际用处,但Noah在时,他会毫不犹豫的帮我们做这个。

经过一番调查之后,Peter发现了为什么他们认为天数不够用 …

'依据总小时数计算出“天/小时”

'  很幸运,计算粒度最小时12小时,

'  更小的就不计量

If
 totalHours <= 12 Then

  dayCount = 0
  hourCount = 12
ElseIf
 totalHours <= 24 Then

  dayCount = 1
  hourCount = 0
ElseIf
 totalHours <= 36 Then

  dayCount = 1
  hourCount = 12
ElseIf
 totalHours <= 48 Then

  dayCount = 2
  hourCount = 0

... and so on ...

ElseIf
 totalHours <= 744 Then

  dayCount = 31
  hourCount = 0
ElseIf
 totalHours <= 756 Then

  dayCount = 31
  hourCount = 12
Else

  dayCount = 99999
  hourCount = 99999
End
 If

Peter告诉他们,已经把问题解决了,而且他们永远也不会遇到”天数不够“的问题了,还问他们是否想把统计精度缩小到12小时以内。客户的回复可笑之极:真的吗???你竟然在没有我们电话支持的情况下完成了这些!?!?这太好了;

 

翻译来源:外刊IT评论

 

:)

【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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