UE5 材质-2:1234的常量节点,框选加 C添加注释,材质输出的参数说明,材质与材质实例的区别,右键提升为参数,alt +左键清除连线,Ctrl +小手挪动线条,材质实例的参数,有些物体有多个材质

(24)材质编辑里的常用节点

在这里插入图片描述

++归一化的参数

加粗样式

++ 二维参数的验证

在这里插入图片描述

(25) 材质输出的参数说明

在这里插入图片描述

++来自同一个材质的材质实例之间,可以具有不同的参数

在这里插入图片描述

++编辑材质实例的方法

在这里插入图片描述

(26)有些物体具有多个材质

在这里插入图片描述

(27)

谢谢

【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改进中。
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