流水不腐 户枢不蠹

作者反思了近期懒惰的生活状态,并决定要变得更加积极。通过朋友分享的一段话激励自己,认识到年轻时不应找借口逃避努力,决心继续保持活力。

     最近果然脑袋秀逗了,身体还是脑袋都特别的慵懒,吃完饭不想活动,直接在沙发上葛优躺,思想上开始懒惰,并且放纵这种行为,想想就可怕。

     小猪发过来一张图片:

                   什么是老的感觉?

                  也许是皮肤的松弛,

                  身体机能的下降,

                  但绝不是身强力壮时的无病呻吟,

                  不是年纪轻轻失去朝气,

                  为懒惰开脱不想奋斗的借口,

                   这不叫心老,这叫可悲。

      yes,我要做一个勤劳、敏捷的小胖子。

      PS.上周末跟小徐打完乒乓球,结果周一屁股疼,大写的尴尬,这周末继续走起。

      FIGHTING!

【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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