2019年1月18日训练日记

一位编程初学者分享了第一天的学习经历,从复习课本例题开始,尝试解决实际问题,如排队接水和翻转数组。通过实践,作者意识到认真阅读题目和正确设置环境的重要性,并计划提高解题效率。

今天是正式做题的第一天,把课本上的基本例题首先看一遍找找感觉,然后开始做题。做的第一道题是 排队接水,题目运用简单的贪心求最短时间以及sort排序,但是做了好几遍都是compile error,后来才发现是忘了把运行环境调C++.后来做的题是翻转数组,题目很简单,只考了数组的简单定义应用,唯一需要注意的是还要注意输出数组个数n.这给我的警告就是以后一定要认真读题意。后来又看了下课本关于结构体的题目。今天的大致学习就这样。明天要正式进入做题状态,提高做题效率,从题目中提炼知识,巩固提高。

【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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