设计模式-命令模式

命令模式解析与实践
本文深入探讨了软件设计中的命令模式,通过实例演示了如何将请求封装为对象,实现请求者与执行者的解耦,提高了代码的灵活性和可维护性。

分析项目中变化与不变化部分,提取变化部分抽象成接口+实现

定义

命令模式:将请求、命令、动作等封装成对象,这样可以让项目使用这些对象来参数化其他对象。使得命令的请求者和执行者解耦。简单理解为:决策者只要发出一个命令。命令具体是由哪个执行者执行以及执行者执行的过程对于决策者而言不必关心的

Demo

命令接口

public interface Command
{
    public void exe();
}

命令实现

public class MyCommand implements Command
{
    private Receiver receiver;

    public MyCommand(Receiver receiver)
    {
        this.receiver = receiver;
    }

    @Override
    public void exe()
    {
        receiver.action();

    }
}

执行者

public class Receiver
{
    public void action()
    {
        System.out.println("command received!");
    }
}

决策者发出命令,执行者执行

public class Test
{
    public static void main(String[] args)
    {
        Receiver receiver = new Receiver();

        Command cmd = new MyCommand(receiver);

        Invoker invoker = new Invoker(cmd);
        invoker.action();

    }
}
【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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