幸福8公里

病愈后的跑步计划

 清明的头天晚上发高烧,整个清明节的三天就是在医院吊水度过的。痛苦死了。

痛定思痛,还是要恢复锻炼。以前跑过多次,最后总是没能坚持下来。这次,一定要坚持。

打算每周提高10%的距离,这样,到8月份就可以跑到8公里了。

坚持下去,幸福就在跑道的另一端。

4月11日恢复锻炼,这几天每天都跑了的。

 目标:每周增加10%的里程,到8月18日,跑到8公里。

2009年4月17日,跑步2.6公里,游泳,没怎么游,泡了一会。

2009年4月18日,下雨,没跑。到楼下的风雨棚里自己折腾了一会,跳绳,原地跳,估计也有1.5~2公里的运动量了。

2009年4月19日 下午1点出发去公司加班。结果一加班就到了晚上8点半,饭也没吃,饿得没劲。今天休息一天。

2009年4月20日,今天跑了2.6公里,上登山机5分钟。

2009年4月21日,跑了一周后,腿脚有些酸痛。休息一天。以后适应后可以再增加强度和密度。

2009年4月22日,跑了2900米。没有太注意呼吸,结果跑到后来肚子痛,不过还是坚持跑了下来。晚上去游泳池泡了40分钟,没游,就是泡着。

2009年4月23日 ,跑了3000米。今天速度还比较快。没有游泳。

2009年4月24日,3000米,没有游泳。

2009年4月25日,休息一天。

2009年4月26提,3000,没游。

2009年4月27日,下雨,加班,未跑。

2009年4月28日,感冒,跑了2000米。

2009年4月29日,晚上11点30出去,在院子里跑了4圈,速度不快,回家已经12点半了。

2009年4月30日,下班后去了健身房,跑了3300米。

【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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