期末总结

通过一学期的学习,从对数据结构感到陌生到掌握多种算法及数据结构,如线性表、栈、队列等。翻转课堂模式让学生能够更自由地思考问题,并在小组内分享见解。

作者:孟令康



    一学期的时间很快,转眼间期末已经来临,贺老师的翻转课堂也接近尾声,但是我对数据结构的学习却不会停止。经过这一学期数据结构的学习,感受很多,从刚开始对这门学科的陌生到学会了各种算法,排序。
    这半年来,不仅跟贺老师学习了知识,更体会到了一种新的教学模式——翻转课堂。在这样的教学模式下,我们思考问题时会更加自由,有新的想法时可以在小组里进行讨论,这是在传统教学模式下无法达到的。课前的站立讨论也使我们可以对看过视频中是知识点加深印象。
    这门课对我我来说还算有难度的,刚开始不知道学的什么,视频看不懂,课后实践做不出来,进度跟不上,不过随着学习的深入,也渐渐的了解了这门课程,了解了算法,线性表,存储结构,栈,队列,串,图结构等。在学习过程总也体会到了翻转课堂的优点,相信这种学习方法会给我未来的大学生活提供帮助。
    感谢贺老师这半年来为我们付出了这么多,我一定不会让老师失望。

【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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