小猪语录2012

小猪语录2012


前言

本语录来自“小猪世界”,记录了一只热爱生活,快乐生活小猪的点滴生活。本语录内容只存在于“小猪世界”中,如有雷同,纯属巧合。

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1 “此猪已有饲养员!”

2012年12月12日,小猪与心爱的女朋友订婚了。

走出饭店,小猪笑眯眯的对老婆说:“小猪有老婆了!”。

老婆瞪了小猪一眼,说:“完了,这么傻的猪,砸手里了!”。

小猪说:“这是大智若愚!应该给老婆标上记号,赶紧去买个不粘胶,上面画上一只小猪伸着指头说‘俺老婆!’“。

老婆说:”才不呢,多傻呀!要不把你QQ签名改了吧,叫此猪已有饲养员!“。

小猪说:”好呀,那老婆的QQ的签名也改了吧,叫小猪饲养员!“。嘻嘻,傻笑。

QQ签名改完之后 ... ...

小猪同事QQ留言:“请问,这头猪啥时候有屠宰员呀?!”。



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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