感谢儿子给我们带来的快乐,也希望他能够幸福快乐的成长

      我家顾楚涵已经21个月了,让我们欣慰的是这小子,体质不错,少有感冒发烧。一直觉得儿子是在太调皮,脾气特大。单位很多同事的小孩子都差不多大,有时聊起小孩的情况才知道,原来所有的小孩一样的调皮,一样的大脾气。

     由于在多种方言的环境下成长,儿子到现在还只会说“爸爸”,叫妈妈也是爸爸。有时忍不住问儿子,你到底叫哪个爸爸?哈哈,真是有意思。

     我发现儿子有点后知后觉。人家1周岁就会走路,他到15个月才会走路,不过这到也练就了一身爬行功夫,爬的速度比走的还快。到21个月还不会说“妈妈”,也算是后知后觉吧。

    过完春节几乎都在外面出差,上两周回到上海,觉得儿子变“成熟”了,个子也长高了。有时想想幸福其实很简单,下班后能够与儿子一起玩玩,我就会觉得很满足,觉得很幸福。

     感谢儿子给我们带来的快乐,也希望他能够幸福快乐的成长。

    

 

 

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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