18、Ruby编程入门与回顾

Ruby编程入门与回顾

1. 基础介绍

1.1 Ruby定义与概念

Ruby是由松本行弘等人创建并维护的开源、面向对象编程语言。它的语法和风格受到了Perl、LISP、Smalltalk和Python等语言的启发,具有跨平台性,虽以x86架构的Linux为“主场”,但也能在多种架构上运行。

Ruby具备自动垃圾回收功能,易于移植,支持使用自身线程系统进行协作式多任务处理,拥有庞大的标准库,还支持闭包、迭代器、异常处理、重载和反射等动态语言特性。它是一种解释型语言,代码会被编译成与平台无关的字节码,由虚拟机运行,这与Python、Java和C#类似,但它们的虚拟机实现和执行特性有所不同。

以下是几种流行编程语言的特性对比表格:
| 语言 | 面向对象? | 反射性? | 动态类型? | 解释型? |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| Ruby | 是 | 是 | 是 | 是 |
| C | 否 | 否 | 否 | 否 |
| C++ | 是 | 否 | 否 | 否 |
| C# | 是 | 是 | 是 | 是(通过虚拟机) |
| Perl | 部分 | 部分 | 是 | 是 |
| Java | 大多是 | 一般不 | 否 | 是(通过虚拟机) |
| Python | 是 | 是 | 是 | 是 |

Ruby遵循“最少意外原则”,是一种“有多种实现方式”的语言,这与Perl类似,但与Python等语言的哲学不同,Python更强调用一种清晰的流程来完成任务。

在Ruby中,几乎一切都

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)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启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。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MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP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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