13、探秘北方大战:瑞典军队的军事风采

探秘北方大战:瑞典军队的军事风采

一、“士兵世纪”系列简介

“士兵世纪”系列聚焦于约 1618 - 1721 年这一军事历史时期,此阶段被视为长枪与火枪战争的“黄金时代”。众多历史学家认为,这不仅是一个社会发生重大变革的时期,更是军事领域取得根本性发展的阶段,被称为“军事革命”时期。在这个时期,常备军得以发展,黑火药武器广泛应用,军事人员的专业性也大幅提升。

该系列对这一时期的研究比以往更为细致,涵盖范围广泛,旨在全面呈现该时期的各个方面,包括战役、作战行动、后勤保障、战术策略,以及人物、军队、制服和装备等。

二、书籍相关信息

(一)作者与译者

作者谢尔盖·沙缅科夫毕业于利沃夫艺术学院,现居乌克兰敖德萨。他是一位艺术家和作家,在军事历史出版物领域有着丰富的创作经验。此外,他还是一名雕塑家、历史制服和服装史学家以及重演者,尤其对北方大战时期的瑞典军队制服,特别是查理十二世时期瑞典军队的制服有着浓厚的兴趣。他是延雪平团历史重演小组的创始成员,经常为赫利昂出版社的“士兵世纪”系列书籍绘制插图。本书由德米特里·列昂尼多维奇·丘加诺夫翻译。

(二)出版信息

本书由赫利昂公司于 2022 年出版。以下是该公司的详细信息:
| 信息类型 | 详情 |
| ---- | ---- |
| 公司地址 | 英国沃里克布罗德布鲁克路阿默斯特商业中心 8 单元,邮编 CV34 5WE |
| 电话 | 01926 499 619 |
| 邮箱 | info@helion.co.uk |
| 网站 | www.helion.co.uk |
| 推特 | @helio

【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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