7、飞行荷兰人航空公司代码分析与改进

飞行荷兰人航空公司代码分析与改进

1. 模型与视图概述

在MVC模式中,模型应是数据库表的副本,视图则是基于这些模型的数据切片,用于提供对模型的特定视角。当前项目包含三个模型和一个视图:
- 模型
1. Booking
2. Customer
3. Flight
- 视图 :FlightReturnView

2. 各模型详细分析
2.1 Booking模型
namespace FlyingDutchmanAirlinesExisting.Objects 
{ 
    public class Booking 
    { 
        public string OriginAirportIATA; 
        public string DestinationAirportIATA; 
        public string Name; 
        public string SSN; 
    } 
}

该模型较为简单,包含四个公共字段。不过,这也为引入封装提供了机会,可通过添加后备字段、getter和setter来实现。

Getter和Setter的重要性
- 封装控制 :可精细调整对代码的访问权限,通过访问修饰符提供访问准则。
- 代码维护

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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