MFC学习笔记(七)

创建一个普通的Win32 Application,加上一个.cpp的文件 ,拷贝如下内容。

 

#include <afxwin.h>
// 由CWinApp派生的应用程序类声明
class MyApp : public CWinApp
{
public:
    BOOL InitInstance();      //声明InitInstance()函数,在上一篇中讲过,要重写这个函数来设置我们的窗口的一些属性
};
// 定义应用程序类的全局对象
MyApp theApp;
//InitInstance函数的实现
MyApp::InitInstance()
{
    CFrameWnd*pMainWnd=new CFrameWnd;//创建框架窗口类的对象
	pMainWnd->Create(NULL, "Basic MFC Application");//第一个是父窗口句柄,第二个参数是窗口名称。
    pMainWnd->ShowWindow(m_nCmdShow);//显示窗口
	pMainWnd->UpdateData();
	m_pMainWnd=pMainWnd; //上一篇中讲过,m_pMainWnd是CWinApp从CWinThread中继承过来的属性
    return TRUE;
}

 

 就是这么短的代码,它可以写出一个最简单的窗口。

如果运行不起来,可以在配置中换用静态MFC类库。设置方法:(针对VC6)

菜单 Project->Settings, 在Setting For下拉菜单中选All Configurations。然后在中间General选项卡上内的Use MFC in a Static Library就行了。

 

在本程序中没看到WinMain函数,那是因为它被定义在头文件afxwin.h 中。

【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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