多乘二 ?

Private Sub Command1_Click()
Dim c1 As Integer
Dim c2 As Integer
Dim a() As Byte
Dim b As String
Dim changdu As Long, i As Long
changdu = Len(Text1.Text)
ReDim a(changdu)
For i = 1 To changdu
    b = Mid(Me.Text1.Text, 1, 1)
    a(i) = Int(Val(b))
Next i
b = Me.Text2.Text
c = Int(Val(b))
Dim rm As Byte
Dim r() As Byte
ReDim r(changdu)
Dim d As Byte
For i = changdu To 1 Step -1
rm = a(i) * c1 + d
r(i) = rm Mod 10
d = rm \ 10
Next i
b = Me.Text2.Text
b = Mid(b, 2, 1)
c2 = Int(Val(b))
d = 0
Dim rr() As Byte
ReDim rr(changdu)
For i = changdu To 1 Step -1
rm = a(i) * c2 + d
rr(i) = rm Mod 10
d2 = rm \ 10
Next i
If d2 <> 0 Then
   Print d2
End If
For i = 1 To changdu
    Print rr(i)
Next i

For i = changdu - 1 To 1 Step -1
    rm = r(i) + rr(i + 1) + d
    r(i) = rm Mod 10
    d = rm \ 10
Next i
rm = rr(1) + d1 + d
d1 = rm Mod 10
d = rm \ 10
d = d2 + d
Print
Print d & d1
For i = 1 To changdu
Print r(i)
Next i
d1 = rr(1) + d
End Sub

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、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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