10 06 10 qy疯了,brother来了了

作者分享了自己忙碌的一天,从工作到深夜,再到照顾醉酒的朋友,并于凌晨三点才得以休息。通过这些经历,作者意识到生活中的一切都需要通过个人不断努力才能得到改善。

今天的事情不少,整天都在干,然后到了晚上十一点半,Qy还打电话过来给反馈,我的神!搞到过了十二点才有得走。

晚上brother过来了,送了他回宿舍,原来他喝挂了,还和我说了一堆的屁话,看来他还没有去改他的坏习惯,看来这已经深深刻入了他的性格中,无法去改变了。结果晚上十二点还要带他出去吃夜宵,搞到了3点才有得休息,跑到Yhc那睡地板了。

 

读在今天:***

想在今天:一切都要靠自己不断的努力去做好,去改变。

【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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