郁闷的一天

011-6-27 17:40:49 org.apache.catalina.core.StandardContext filterStart
严重: Exception starting filter struts2
java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.struts2.dispatcher.FilterDispatcher
 at org.apache.catalina.loader.WebappClassLoader.loadClass(WebappClassLoader.java:1680)
 at org.apache.catalina.loader.WebappClassLoader.loadClass(WebappClassLoader.java:1526)
 at org.apache.catalina.core.ApplicationFilterConfig.getFilter(ApplicationFilterConfig.java:269)
 at org.apache.catalina.core.ApplicationFilterConfig.setFilterDef(ApplicationFilterConfig.java:422)
 at org.apache.catalina.core.ApplicationFilterConfig.<init>(ApplicationFilterConfig.java:115)
 at org.apache.catalina.core.StandardContext.filterStart(StandardContext.java:4071)
 at org.apache.catalina.core.StandardContext.start(StandardContext.java:4725)
 at org.apache.catalina.core.ContainerBase.start(ContainerBase.java:1053)
 at org.apache.catalina.core.StandardHost.start(StandardHost.java:840)
 at org.apache.catalina.core.ContainerBase.start(ContainerBase.java:1053)
 at org.apache.catalina.core.StandardEngine.start(StandardEngine.java:463)
 at org.apache.catalina.core.StandardService.start(StandardService.java:525)
 at org.apache.catalina.core.StandardServer.start(StandardServer.java:754)
 at org.apache.catalina.startup.Catalina.start(Catalina.java:595)
 at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
 at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:39)
 at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:25)
 at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:597)
 at org.apache.catalina.startup.Bootstrap.start(Bootstrap.java:289)
 at org.apache.catalina.startup.Bootstrap.main(Bootstrap.java:414)
2011-6-27 17:40:49 org.apache.catalina.core.StandardContext start
严重: Error filterStart
2011-6-27 17:40:49 org.apache.catalina.core.StandardContext start
严重: Context [/Drools] startup failed due to previous errors

【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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