组合模式(Composite)

组合模式应用实例
本文介绍了一种常用的设计模式——组合模式,并通过一个简单的项目管理场景展示了如何使用该模式来构建对象树,从而实现对单个对象及组合对象的一致操作。
     将对象组合成树形结构以表示‘部分-整体’的层次结构。组合模式使得用户对单个对象和组合对象的使用具有一致性。

直接来看代码:
import java.util.List;

//抽象的部件类描述将来所有部件共有的行为
public abstract class Employer {
	private String name;

	public void setName(String name) {
		this.name = name;
	}

	public String getName() {
		return this.name;
	}

	//添加部件
	public abstract void add(Employer employer);

	//删除部件
	public abstract void delete(Employer employer);

	public List<Employer> employers;

	public void printInfo() {
		System.out.println(name);
	}

	public List<Employer> getEmployers() {
		return this.employers;
	}
}
//相当于叶子, 组合部件类
public class Programmer extends Employer {
	public Programmer(String name){
		setName(name);
		employers = null;
	}
	@Override
	//叶子节点不具备添加的能力,所以不实现
	public void add(Employer employer) {
	}

	@Override
	//叶子节点不具备添加的能力必然也不能删除
	public void delete(Employer employer) {
	}

}
import java.util.ArrayList;

//组合类
public class ProjectManager extends Employer {
	public ProjectManager(String name) {
		setName(name);
		employers = new ArrayList<>();
	}

	@Override
	//添加节点 添加部件
	public void add(Employer employer) {
		employers.add(employer);

	}

	@Override
	//删除节点 删除部件
	public void delete(Employer employer) {
		employers.remove(employer);

	}

}

public class Test {

	/**
	 * @param args
	 */
	public static void main(String[] args) {
		Employer pm = new ProjectManager("项目经理");
		Employer programmer1 = new Programmer("程序员一");
		Employer programmer2 = new Programmer("程序员二");

		pm.add(programmer1);
		pm.add(programmer2);

		List<Employer> ems = pm.getEmployers();
		for (Employer em : ems) {
			System.out.println(em.getName());
		}
	}
}

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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