我的缺点---虎头蛇尾的根源

本文探讨了为何许多人难以坚持完成某项任务,揭示了正反馈的重要性,并提出通过分解任务和加速反馈循环,帮助个体提升自我效能感,实现长期目标。

    毕业3年多了,做个很多事情,都是虎头蛇尾的. 没有一件事坚持下来,有的事情自己在强制坚持做,但是很做得很不开心. 但是为什么一直坚持不下来呢?这是一个我常常问自己的问题。直到在一个电视节目中看到一个词语“正反馈”,我才找到答案。我自己理解的”正反馈“是在做一件事情的时候,你期望的和期望之外的好的结果。如果没有”正反馈“或者这个”正反馈“需要等很久才来,热情就会慢慢冷却。

    我 ---- 一个想法很多,热情很高的人,要坚持做一件事情,需要“及时”的“正反馈‘。

    我 --- 一个想法很多,热情很高的人,要坚持做一件事情,需要将事情尽量打散为小事情,并尽量让这些小事情的结果快快出来(或好或坏)。

    



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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