昨天不代表今天,今天不代表明天!

故事讲述了一位卖草帽的人利用猴子模仿人类行为的特点取回被猴子拿走的帽子。多年后,他的孙子遇到相同情况却因老猴王的智慧而未能成功。这个故事寓意昨天的成功不代表今天依旧可行。

从前有个卖草帽的人,有一天他路过一棵大树,累了,便把帽子放着,坐在树下打起盹儿来,等他醒来时,发现身旁的帽子都不见了,抬头一看,帽子都在树上的猴子头上,怎么办?他灵机一动:猴子喜欢模仿人的动作,他就试着赶紧把头上的帽子拿下来,扔来扔去玩,猴子也学着他,将帽子纷纷都扔在地上。卖帽子的高高兴兴地捡起帽子,回家去了。
    卖草帽的人回家之后,便把这件事,告诉给了他的儿子和孙子。
  很多年后,他的孙子继承了家业。有一天,孙子在他爷爷卖草帽的路上,也跟爷爷一样,在大树下睡着了,而帽子也同样地被猴子拿走了。他想起了爷爷讲过的故事,于是他把头上的帽子拿下来,扔来地上玩,可是奇怪了,小猴子看看老猴子,老猴子对小猴子嘴里哇哇的叫,还直瞪着他看,这时老猴子对卖草帽的人说:“你以为只有你有爷爷吗?”     昨天不代表今天,今天不代表明天!

【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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