又是一年暑假时~

大二的暑假,大学的第二个暑假~

去年暑假,回家7天,剩下时间就在长沙,当了十天志愿者,学了一个月JAVA。

这个暑假前一段时间学校里面课程设计搞了好几周,两个星期的数电课程设计还有两个星期的数据结构课程设计……好痛苦的搞完了……

然后就是有一个暑期社会实践,前几天一直在做,明天也要做~一个关于“农民工三融入”的调查,要一直做到二十多号,但不是每天都要弄~听安排就好~

今天去上课了,听了1020组的画图板总结,大部分都是大一的学弟学妹,感觉他们都好有激情,刚刚大一就决定大学第一个暑假不回家,在长沙这个“人类不适宜居住”的地方学编程~去年我也是像他们这样,一个月下来收获了很多,当然,不仅是知识。

这个暑假我也不能松懈,也要弥补一下上学时候忙于各种活动所带来的损失,进一步完善自己~加油~

【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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