【有利可图网】设计师必存的101种配色方案,赶紧收藏起来

本文整理了101种配色方案,涵盖了单色、冷色、明亮色、暖色和补色五大类。颜色搭配在设计中至关重要,不同色系能营造出不同氛围,如冷色系传递信赖和平静,明亮色系引人注目,暖色系带来温暖感,而补色系则强调对比度。

来源:字体设计( ID:hifont)

色彩搭配是设计中的重要要素之一。要营造设计对象的氛围和定位,靠的就是颜色的搭配。无论是单色、明亮色、冷色或是补色,所有的颜色都可以发挥设计的作用。

 

今天整理了101种配色方案,包括:

  • 单色系Monochromatic

  • 冷色系Cool Hues

  • 明亮色系Punchy & Bright

  • 暖色系Warm Tones

  • 补色系 Complementary

 

 

单色系

Monochromatic

由单一的基本的颜色构成,将黑色、白色或灰色添加到色盘上,可以轻松地制作出具有广泛使用的一贯性的配色。

 

 

冷色系

Cool Hues

在设计上使用这些颜色的配色,可以表现出信赖和平静,营造安静、平静的气氛。这些配色可以有效地表现对比度,与温暖的颜色搭配得很好。

 

明亮色系

Punchy & Bright

明亮、有着强烈对比的颜色更引人注目。这种大胆的色彩组合要谨慎地利用,所以在明亮色系中的调和色一般用中性色。其中不同的色彩饱和度,表现出不同的氛围和意义。藏青色中性冷淡,霓虹蓝则展现了创造性和开朗的氛围。

 

暖色系

Warm Tones

和冷色系的冷静放松的印象相比,暖色系表现出温暖、幸福和乐观的印象。

 

补色系

Complementary

色调环上位于对侧的任何两种颜色互为补色。如黄与紫、青与红、品红和绿均为互补色。这种对比强烈的搭配,会使颜色的组合更加复杂、困难,但通过巧妙的组合,可以有效地表达对比度。

 

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值