Facade(外观模式)

一>绪论

关于软件开发一些事

软件在开发过程中要从三个不同的视角来考虑。
 1.概念:软件要负责什么?
 2.约束:怎么使用软件?
 3. 实现:软件怎么使用自己的责任?

二>什么是设计模式

简单来说,设计模式就是,在某种特定的情况下,某个问题的一种解决方案
   注意:设计模式只是一种解决方案,而不一定是最好的

三>Facade模式

   定义:为子系统中的一组接口提供一个统一的接口,Facade模式定义了一个跟高层的接口,使得子系统更加使用。
就像操作系统中的shell一种,将系统调用的函数,封装成一个统一的接口。

Facade模式的关键特征

角度描述
意图希望简化原有系统的使用方法,需要定义自己的接口
问题只需要使用某个复杂系统的子集 or 需要以一种特殊的方式与系统交互。
解决方案Facade为原有系统的客户提供了各个新的接口。
参与者与协作者为用户提供的一个简化接口,使系统跟容易使用
效果Facade模式简化了对所需子系统的使用过程。但是,由于Facade并不完整,因此客户可能使用某些功能。
实现1. 定义一个或多个新类 2.让新的类使用原有的系统
安全性评价将系统原有的系统进行了私有化封装,然后将系统所需的操作使用public。保护了系统,同时也提供了权限的形成
【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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