冬令营第一周周报——张佳莉


张 佳 莉学 号11403080237入 职 时 间2015.01.23

本周已完成工作内容及总结:

1.来到了实验室,努力使自己完成从学生到工作人的转变。
2.完成了24点游戏递归算法源代码分析器杂志借阅系统的编写。

3.阅读了《华为时间管理》和《为自己工作》并有所感。



本周未完成工作及原因:

 本周未看完《java语言程序设计基础篇》第一章(计算机、程序和java概述)和第二章(基本程序设计)的,但是没想到做课程设计用了很长的时间。尤其是杂志借阅系统,以前还做过类似的小系统,本来一天可以搞定的东西花了很长的时间,甚至熬夜重做特别没有效率。这次我深刻的体会到了两点:第一是不能小看任何一个小程序,第二是做事一定一定要认真规划,不要只是用脑子去想怎样去规划,更要用笔记录下来,这样才能更有效率的工作。

下周工作计划及其他说明:

 

1.完成冬令营第二阶段的常用算法学习。

2.完成java第二章和第三章的自学。


周工作计划表所属日期:2015-1-23到2015-1-31


【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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