戒烟第三天

非常感谢有两位朋友看到了我戒烟的文章并评论了,今天是戒烟第三天,准确的说只有一天半没抽烟,还是有一点点感受。

没有传说中身体上有多难受,我感觉心里上的不舒服对我是最真实的。起床后,吃饭后等等平时最习惯性抽一支的时间点,总会给自己找理由想抽一支,一个理由说服不了自己甚至还会再找一个理由~~~但还是感谢自己坚持了一下。还有一个比较严重的问题是,平时的朋友,经常在一起抽烟的同事,会给你发烟,我没有鼓足勇气对他们说我戒烟了,甚至连自己想戒烟都没给他们说。我没有拒绝,接下了,只说了句我先不抽。也许还在给自己留后路,我承认我没想象中勇敢和决绝,但我还是想再努力一下,至少现在还没有放弃的念头。

今天晚上有个饭局,吃烧烤,要喝酒,也许这是目前我遇到的第一个大点考验,加油!!!

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网络的高校学生、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。
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