买房?

算一算毕业也已经有3年了,也都结婚了,似乎也已经到了应该买房的时候了。可是父母都是老实巴交的农民,也没有积蓄,所以一切都得靠自己的努力。好不容易有了点积蓄准备看看房子的时候,深圳的新房均价已经过了12000了。

所以,算了,看看二手房吧,好歹得便宜点吧。经过好久的“精挑细选”,终于看中了一套60平左右的房子,55W实收。虽然还是贵,但是小区和房子都不错,地段在南头,也还可以。所以一狠心,决定买下来。于是交了1W的定金,准备第二天签合同(因为业主在外地)。回到家里心里也停高兴,不管怎么样也快有自己的房子了。

第二天,和老婆高高兴兴的去逛街,准备着签合同。谁知道接到中介的电话,叫我们过去一趟。我们以为是业主回来了,可以去签合同了。谁知道过去了才知道,业主是回来了,但是要涨价,由55W涨到了65W!!!65W啊!!

我没有语言,只好和老婆回家了。我动摇了!我还是租房吧,至少少了些烦恼!可是老婆还是想买房。我只好看看我们的工资单,默默发愁……
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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