TDesign 有奖征集品牌案例

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//与腾讯,共生长

无论你是行业头部公司还是个人开发者,只要你用过 TDesign 提升开发效率和产品UI美感,我们都邀请你参与内外应用案例品牌logo及名称征集投稿,入选案例将展示在TDesign 新版官网品牌墙处,所对应案例提供者将获得 TDesign 官方周边礼品一份,数量有限。

第一期臻选30席品牌案例,作品完成度不限,截止到6月30号新版官网上线前,以平台解释为主,欢迎大家踊跃投稿~

提供材料:

  • 产品/案例名称

  • 应用截图(不对外展示仅作审核使用)及 logo

案例投递方式:

方式一:扫码或点击“阅读原文”跳转到Github专属链接,在评论区提交材料

方式二:发送材料到tdesign@tencent.com

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【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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