制定规则者与打破规则者

制作规则者要想维持高效的运行要有很多的方法。

制作规定者:
1.规定要有弹性。
2.要考虑大局,认清源头。
3.找破坏规矩的典型收拾。
4.对遵守者与不遵守者要有明显的差别对待。
5.对付不同的人,不一定要使用规矩,有时候用人与人之间的方法解决。

对于破坏规定者:
1.要分清利益冲突。
2.要识大体,就算犯了错也要想大局。
3.在规则面前要承认错误。
4.不要做最突出的犯错者。
5.将自己犯的错误影响控制到最小。

思维导图:
http://naotu.baidu.com/file/7474d0a64c435fa99945541e25ea5d99?token=935e7a624aee2b79

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[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在收敛速度全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础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改进中。
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