设计总结2,关于template method 或者algorithm skeleton的一个应用

文件读取封装技巧
本文介绍了一种封装文件读取过程的方法,通过基类提供通用的文件读取功能,并允许子类实现特定的行处理逻辑,以此减少重复代码并提高程序的可维护性。
在程序中,经常发现这样的重复代码,就是需要打开文件然后循环读取文件的每一行进行相关超做,我们知道重复代码就是bad smell的一种。

那么如何复用这个部分呢?换句话说,是否可以在应用的角度上完全不需要考虑文件读写的过程呢,我们把文件文件读的代码抽象出来,让子类实现do_after_read_line接口来做实际的读写后的处理,这样实现了重用。

代码如下

#ifndef FILE_READER
#define FILE_READER

#include <iostream>
#include <fstream>
#include "assert.h"
namespace utility
{
        class file_reader
        {
                protected:
                        //子类可以不实现
                        virtual void before_read()
                        {}
                        //子类可以不实现
                        virtual void after_read()
                        {}
                        //子类必须实现
                        virtual void do_after_read_line(char * line_buffer)=0;

                        void read_file(const char* p_file)
                        {
                                assert( NULL != p_file );
                                FILE *fp ;
                                before_read();
                                fp = fopen(p_file, "r");
                                if( NULL == fp )
                                {
                                        WEBSEARCH_ERROR((LM_TRACE,"%s is cannot be opened./n",p_file ));
                                        return;
                                }
                                char line_buffer[1024];
                                memset(line_buffer,0x0,1024);
                                while( fgets(line_buffer, 1024, fp) )
                                {
                                        do_after_read_line(line_buffer);
                                        memset(line_buffer,0x0,1024);
                                }
                                fclose(fp);
                                after_read();
                                return ;
                        }
        };
}
#endif
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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