基础进制转换

二进制:以2为基数,由0和1表示,逢2进1.

八进制:以8为基数,由0-7这8个数字表示,逢8进1.

十进制:以10为基数,由0-9这10个数字来表示,逢10进1.

十六进制:以16为基数,由0-9以及A-F这16个数字和字母来表示,其中A-F表示10-15.

(1) 二进制转十进制

规则:从右向左用二进制的每个数去乘以2的相应次方,如果有小数的话,则小数点是从左向右。

例:1011.011(2)=1*2^0+1*2^1+0*2^2+1*2^3+0*2^-1+1*2^-2+1*2^-3=1+2+0+8+0+0.25+0.125=11.375(10)

(2)十进制转二进制

规则:除二取余法(除以2取余,最后逆序排列)

78(10)=1001110(2)

78/2=39....0

39/2=19....1

19/2=9....1

9/2=4....1

4/2=2....0

2/2=....0

1

(3)二进制转十六进制

规则:8421法

101010111011010111(2)=2AED7(16)

从右向左每4位为1组,不足补0

 

(4)二进制转八进制

二进制011101.010110

百度经验链接:https://jingyan.baidu.com/article/f96699bb7b8710c94f3c1b13.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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