11、Ruby 编程:模块、混合与输入输出详解

Ruby编程:模块、混合与输入输出详解

Ruby 编程:模块、混合与输入输出详解

1. 模块机制

模块机制为方法和常量提供了一个命名空间,就像一个沙盒,让它们可以独立运行,不用担心被其他方法和常量干扰。例如,三角函数可以放在一个模块中:

module Trig
  PI = 3.141592654
  def Trig.sin(x)
    # ..
  end
  def Trig.cos(x)
    # ..
  end
end

而“道德”相关的好坏方法可以放在另一个模块中:

module Moral
  VERY_BAD = 0
  BAD = 1
  def Moral.sin(badness)
    # ...
  end
end

模块常量的命名和类常量一样,首字母大写。模块方法的定义也和类方法类似。如果一个程序要使用这些模块,只需使用 Ruby 的 require 语句加载相应文件,然后引用限定名即可:

require 'trig'
require 'moral'
y = Trig.sin(Trig::PI/4)
wrongdoing = Moral.sin(Moral::VERY_BAD)

调用模块方法时,在方法名前加上模块名和点号;引用常量时,使用模块名和两个冒号。

2. 混合(Mixins)

模块还有一个很棒的用途——混合

【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改进中。
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