C专家编程_4数组和指针

C专家编程_4数组和指针

  1. 声明和定义
    1)定义:只能出现在一个地方。确定对象的类型并分配内存,用于创建新的对象,如:int my_array[10];
    2)声明:可以多次出现。用于指代其他地方定义的对象(如在其他文件中)。例:extern int my_array[]

  2. 数组和指针的访问
    1)char a[9] = “abcdefg”;
    c = a[i];
    编译器符号表具有一个地址,假设为9980,运行步骤1:取i 的值,将它与地址9980相加,运行步骤2:取地址为(地址9980 +i)的内容。

    2)char *p;
    c = *p;
    编译器符号表有一个符号p,它有一个地址(假设为4624),运行步骤1:取地址4624的内容,假设为5081;运行步骤2:取地址为5081的内容。

    3)定义为指针,但以数组方式引用
    char *p = “abcdefg”;
    按照1),p[3] = ‘d’;

    char a[] = “abcdefg”;
    按照2),a[3] = d;

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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