2012年年会记录

时间真的很快,虽然这句话已经在各种节日或者年会的时候无数次的感慨。看到2011的年会记录,又是一年过去,猛然有种想抽自己两巴掌的感觉。

 

一些感悟记录如下吧:

1、视野(在什么样的位置,什么样的高度,看问题的视野全然不同,有感于《leader->总监->boss》关于商业化的对话)

2、结果导向(有效的产出,不管是你自身想要的提高或者回报《这个该是最痛的地方了》)

 

对自身也提一些期望吧:

1、自制。(不打游戏、少看电视剧,发现这还是好低级的要求)

2、实干。(踏实、执行力)

3、聚焦。(聚集目标不分散)

4、惜时。(其实做到1,这点应该也可以做到了,还是突出一下吧。职业的前三年,已然过了一半,成长没有预期的快~)

 

2013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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