n+lua

mkdir -p /usr/servers
cd /usr/servers/
安装依赖
apt-get install libreadline-dev libncurses5-dev libpcre3-dev libssl-dev perl
下载ngx_openresty-1.7.7.2.tar.gz并解压

sudo wget http://openresty.org/download/ngx_openresty-1.7.7.2.tar.gz 
 sudo tar -xzvf ngx_openresty-1.7.7.2.tar.gz 

ngx_openresty-1.7.7.2/bundle目录里存放着nginx核心和很多第三方模块,比如有我们需要的Lua和LuaJIT。
安装LuaJIT
sudo find / -name luajit*
sudo ln -sf /usr/local/share/luajit-2.1.0-alpha /usr/local/bin/luajit
cd /usr/servers/ngx_openresty-1.7.7.2/bundle/
sudo wget https://github.com/FRiCKLE/ngx_cache_purge/archive/2.3.tar.gz
sudo tar -zxvf 2.3.tar.gz

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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