Unity 小提示与小技巧(三)-总结

本文介绍了如何通过组件名字精确搜索Unity对象、利用标签查找资源、快速搜索功能的使用方法,以及文档和脚本的快捷创建技巧。

11-通过组件名字搜索对象

比如说 Transform,脚本名等待。
通过组件名字搜索对象需要确保组件的名字完全正确且确保没有空格,不区分组件名字的大小写。

12-通过标签搜索资源

通过设置标签,可以很方便查找到对应类型的资源。

13-快速搜索

想使用这个功能需要通过包管理器安装。2019.3的版本中可以使用Alt+'的快捷键来快速打开界面,如果没有安装就会弹出快速安装界面。详细可查看文档 Quick Search - Unity 手册

14-文档搜索捷径

下面图片使用的方式来查询文档,文档的版本会匹配你使用的版本,但不支持中文,使用前建议先Hub下载对应版本的文档,可大大提升文档加载的速度。

15-新建脚本捷径

快速在一个对象添加脚本的方式,输入好脚本名,然后快速按2下回车键即可创建成功。
【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)实现无人机维路径规划的方法,并将其遗传算法(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改进中。
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