八皇后问题

#include<iostream>
#include<cmath>
using namespace std;
bool check(int a[], int n);
int huanghou(int n);
int main()
{
    int n, m;
    cin>>n;
    while(n--)
    {
        cin>>m;
        huanghou(m);
    }
    return 0;
}


int huanghou(int n)
{


    int a[9];
    int count = 1;
    int k=1, i;
    a[1] = 0;
    int all[100][100];
    while(k)
    {
        a[k] = a[k]+1;
        while((a[k]<=8)&&(!check(a, k)))
        {
            a[k] = a[k] +1;
        }
        if(a[k]<=8)
        {
            if(k == 8)
            {
                for(i=1; i<=8; i++)
                {
                    all[count][i] = a[i];
                }
                count++;
            }
            else
            {
                k = k+1;
                a[k] = 0;
            }
        }
        else
        {
            k = k-1;
        }
    }
    for(i=1; i<=8; i++)
        cout<<all[n][i];
    cout<<endl;
}


bool check(int a[], int n)
{
    for(int i=1; i<=n-1; i++)
    {
        if(abs(a[i] - a[n])==n-i || (a[i] == a[n]))
            return 0;
    }
    return 1;
}
内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计与预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模与预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性与优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模与控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模与预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论与实际结合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势与局限性的认识。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值