MVC模式

模型利用“观察者”让控制器与视图可以随最新的状态的改变而改变。另一方面,视图和控制器则实现了“策略模式”。控制器是视图的行为,如果你希望有不同的行为,可以直接换一个控制器。视图内部使用组合模式来管理窗口、按钮以及其他的显示组件。

模型与视图应该是观察者模式,模式数据与状态发生变化,可以通知视图进行改变,一个模型可以控制多个视图。控制器与视图、模型是策略模式,控制器实现某个接口,将算法封装,实现的方法里面通过调用视图与模型的方法实现控制,这样控制器的算法与视图、模型解耦。

做法:视图是观察者,模型作为主题将视图注册,模型数据有变化就通知视图做相应改变。控制器封装了客户的算法(实现了客户相要的操作接口),将模型视图传入控制器,调用模型或视图的方法,从而实现了客户的算法,客户通过调用控制器直接控制视图,或者通过控制器调用了模型来影响视图,视图上的响应结果(如事件的监听),然后通过控制器选择模型处理,模型处理后影响视图。


另一个说法;视图的响应通过调用控制器选择不同模型做逻辑流程处理,每个模型做完后对事物造成影响,最终完成后控制器控制视图的改变。这样的好处是每个模型都是独立开来的,对视图的操作,以及视图的影响都在控制器层。

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解实践该项目。
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