人龟赛跑

一这是希腊一个着名的诡辩例子,同时它也是份道着名的智力题:阿里是古希腊有名的短跑冠军,有一次他要跟一只小乌龟赛跑。假设他的速度是乌龟的10倍,每秒跑10米。小乌龟站在阿里前面10米远的地方,当他跑10米时,小乌龟已经向前跑了1米;他追了1米,小乌龟也向前跑了1/10米;阿里再追1/10米,小乌龟又向前跑了1/100米……总要差一点。难道阿里就永远都追不上小乌龟了吗?


学过数学分析的人都明白,最简单的极限问题。原因是他一直用路程在丈量,完全忽略了时间问题。仔细一想就能发现由于他追赶乌龟用的路程是上一次的十分之一,那么他追赶乌龟的时间也是上一次的十分之一,时间是在不断的被分割,而且在逐渐的趋于0。简单点的说,这就类似于有1秒时间,我们先要过一半即1/2秒,再过一半即1/4秒,再过一半即1/8秒,这样下去我们永远都过不完这1秒,因为无论时间再短也可无限细分。但其实我们真的就永远也过不完这1秒了吗?显然不是。尽管看上去我们要过1/2、1/4、1/8秒等等,好像永远无穷无尽。但其实时间的流动是匀速的,1/2、1/4、1/8秒,时间越来越短,看上去无穷无尽,其实加起来只是个常数而已,也就是1秒。所以说,芝诺的悖论是不存在的。

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无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、科研员及从事无机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无系统、自动驾驶、机器导航等领域的研究员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无机路径规划,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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