省市县三级联动

select级联菜单是通过解析xml完成的

  

<script type="text/javascript">	
	$(document).ready(function(){
    	$.ajax({
     		url : "${request.contextPath}/xml/address.xml",
     		success : function(xml) {
      		$(xml).find("province").each(function(){
       			var t = $(this).attr("name");  
        		$("#DropProvince").append(
         		"<option>" + t + "</option>");
       			});
       			
     		}
    	});
    
	   	//二级的菜单
	   	$("#DropProvince").change(
	    	function() {
	       		$("#sCity>option").remove();
	       		var pname = $("#DropProvince").val();
	       		$.ajax({
	        		url : "${request.contextPath}/xml/address.xml",
	        		success : function(xml){
	         			$(xml).find("province[name='" + pname+ "']>city").each(function(){
	           				var c = $(this).attr("name")
	           				$("#sCity").append("<option>"+ c + "</option>");
	         			});
	        		}
	       		});  
			}	
	    );
	    //三级的菜单  
	    $("#sCity").change(
	    	function() {
	    		$("#sAddress>option").remove();
	    		var pname1 = $("#sCity").val();
	       		$.ajax({
	        		url : "${request.contextPath}/xml/address.xml",
	        		success : function(xml) {
	         			$(xml).find("city[name='" + pname1+ "']>address").each(function(){
	         				var d = $(this).attr("name")
	            			$("#sAddress").append("<option>"+ d + "</option>");
	           			});
	        		}
	       		});
			}
	    );
 	});
</script>


<tr>
					<td align="center">省:        <select  id="DropProvince" name="province"><option>请选择</option></select></td>
				</tr>
<tr>
					<td align="center">市:        <select id="sCity" name="city"><option>请选择</option></select></td>
				</tr>
				<tr>
					<td align="center">区/县:        <select id="sAddress" name="address"><option>请选择</option></select></td>
				</tr>


【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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