java运算符

赋值运算符:符号:= 例:int age=22;
算数运算符
01.单目运算符:符号:++、–
例:i++等价于i=i+1;
注:++在前先自己减一在赋值,++在后先赋值在自己加一。(–)同理
例:int num1=4
int num2=++num1
num1=5
num2=5
**

例:int num3=4
int num4=num3++
num3=5
num4=4
02.双目运算符:符号:+、-、*、/、%
例:1+1=2、1-1=0、1*1=1、1/1=1、1%1=0
03.三目运算符:符号:> ? :
例:int age=(3>4)?10:22;
关系运算符:符号:>、<、>=、<=、== 例:2<3;
逻辑运算符:符号:&&、||、!例:2<3&&4>2
目前介绍的运算符的优先级:
最高的优先级:小括号,即()
最低的优先级:赋值运算符,即=
优先级顺序:算术运算符>关系运算符>逻辑运算符
注:当运算符较多,无法确定运算符执行顺序时,可以实用小括号控制一下顺序

【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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