两人分苹果的不同分配方法, Prolog实现

本文介绍了一个使用Prolog编写的程序,该程序能够列出两个人之间所有可能的苹果分配方式。通过生成从0到N的列表并递归地计算剩余的苹果数量,程序实现了这一目标。在SWI-Prolog环境下进行了验证。

小红与小丽两人有N个苹果, 编写一个Prolog程序, 列出所有可能的分配方式.

 

思路,

1). 我们可以先可以生成一个从0至N的一个列表

2). 递归遍历上面的列表, 用N去减列表元素

3). 完结

 

以下程序在SWI-Prolog通过

%分苹果

genlist(X, Y, [X|L]):-
    X < Y,
    X1 is X + 1,
    genlist(X1, Y, L).


genlist(X, X, [X]).


calc(X, [Y|L]):-X >= Y, Z is X - Y, write([X, Y, Z]), calc(X, L).


solver(X):-genlist(0, X, L), calc(X, L).

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合群:具备一定机器学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器控制、运动学六自由度机械臂ANN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)建模等相关方向的研究生、科研员及工程技术员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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