五环

五环布局Demo
下面这是一个简单五环的小demo,闲来无事,简单写一个


<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
	<meta charset="UTF-8">
	<title>Document</title>
	<style>
	*{
	padding:0;
	margin:0;
	}
.one,.three,.five{
	background-color:blue;
	padding:25px;

	}
.two,.four{
	background-color:pink;
	padding:25px;
	}
.one{ width:250px;
	height:250px;
	}
.two{ width:200px;
	height:200px;
	}
.three{ width:150px;
	height:150px;
	}
.four{ width:100px;
	height:100px;
	}
.five{ width:50px;
	height:50px;
	}
</style>
</head>
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	<div class="one">
		<div class="two"> 
			<div class="three">
				<div class="four">
					<div class="five"></div>
				</div>
			</div>
		</div>
	</div>
</body>
</html>
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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