鲨鱼与鱼

有人做实验,将鲨鱼和热带鱼用强化玻璃隔开,鲨鱼不断冲撞玻璃无果,伤痕累累。后来不再冲撞,即便玻璃取走也无反应,放弃追逐游到对面的鲫鱼。这一现象如同失恋者怕痛,反映出经历挫折后的心理变化。

3、 鲨鱼与鱼 
       曾有人做过实验,将一只最凶猛的鲨鱼和一群热带鱼放在同一个池子,然后用强化玻璃 隔开,最初,鲨鱼每天不断冲撞那块看不到的玻璃,耐何这只是徒劳,它始终不能过到对面 去,而实验人员每天都有放一些鲫鱼在池子里,所以鲨鱼也没缺少猎物,只是它仍想到对面 去,想尝试那美丽的滋味,每天仍是不断的冲撞那块玻璃,它试了每个角落,每次都是用尽 全力,但每次也总是弄的伤痕累累,有好几次都浑身破裂出血,持续了好一些日子,每当玻 璃一出现裂痕,实验人员马上加上一块更厚的玻璃。 
        后来,鲨鱼不再冲撞那块玻璃了,对那些斑斓的热带鱼也不再在意,好像他们只是墙上 
会动的壁画,它开始等着每天固定会出现的鲫鱼,然后用他敏捷的本能进行狩猎,好像回到 海中不可一世的凶狠霸气,但这一切只不过是假像罢了,实验到了最后的阶段,实验人员将 玻璃取走,但鲨鱼却没有反应,每天仍是在固定的区域游着它不但对那些热带鱼视若无睹, 甚至于当那些鲫鱼逃到那边去,他就立刻放弃追逐,说什么也不愿再过去,实验结束了,实 验人员讥笑它是海里最懦弱的鱼。 

        可是失恋过的人都知道为什么,它怕痛。

【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改进中。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值