catalog boost

重新分类理解Boost库组成
作者阅读boost文档后,认为‘Libraries Listed by Category’一节对boost的分类不利于理解其组成,便重新分类,包括独立应用库、STL补充库、开发者通用概念及实用工具等类别,并对部分分类内容进行了点评。

boost文档看了一遍,感觉“Libraries Listed by Category”一节对boost的分类不适合理解boost的组成,便根据自己的理解重新分了一下类:

1,Standalone Library for Applications:
         graph, thread, python, mpl, preprocessor, math...

         把math放在这儿有点勉为其难

2,Complement Library for STL:
        Container:
                 array, multi_array, dynamic_bitset, property_map...
        Iterator:
                 iterator_adapters...
        Functor:
                 bind, compose, function, functional, lambda...

3,Generic Concept for Developer:

         call_traits, type_traits, concept_check, static_assert,
         base from member, chain of base...
 
        这几个库或概念对代码本身的意义大于对代码实现功能的意义

4,utility:
        all kind of cast, all kind of string parser, regex,
        filesystem,datetime,any, smart_ptr, tuple, timer, test,
        operators, io_state_saver, random, signals...

        这一部分是龙蛇混杂的一部分,不过不乏标准库候选者如smart_ptr等

【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。
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