8月30日学习总结

BFS与DFS算法学习笔记

今天看了bfs和dfs的相关知识。

bfs看了几种题型的:求出最短路径并输出最短路径;

bfs+优先队列;

bfs+二分枚举区间;

bfs+Hash判重的题也看了一下。

关于dfs只看了几个求连通分量的题,剩下的关于像dfs回溯加剪枝的题型还没有看。然后后来又水了一篇社会实践报告,感觉今天学习有点浮躁。

晚上做题的感觉,就是以后要注意开long long,今天又因为王凯long long 多WA了一遍,以后一定要注意。

还有一道题我第一开始竟然读错了一道题,后来才是看的别人过得那么多感觉不可能那么难可能读错了,又重看的题,所以以后读题时一定要认真读题,不能似懂非懂看了样例就完了,有的时候样例可能恰好很巧。

还有,就是马上就要开学啦,算法学习依然不能拉下,给自己找借口。毕竟开完学后有一些课程是很水的,而且只要想挤时间,时间是很多的。好吧,就这么多啦。

 

【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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