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<img src="https://img-blog.youkuaiyun.com/20150427212704181?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvWXVTb25nNDg2OQ==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt="" />#include <iostream>
using namespace std; 
class Complex 
{public:  
Complex(){real=0;imag=0;}  
Complex(double r,double i){real=r;imag=i;} 
Complex operator+(Complex &c2); 
Complex operator-(Complex &c2); 
Complex operator*(Complex &c2); 
Complex operator/(Complex &c2); 
void display(); 
private:  
double real; 
double imag; 
}; 
Complex Complex::operator+(Complex &c2) 
{Complex c;  
c.real=real+c2.real; 
c.imag=imag+c2.imag; 
return c;} 
Complex Complex::operator-(Complex &c2) 
{Complex c;  
c.real=real-c2.real; 
c.imag=imag-c2.imag; 
return c;} 
Complex Complex::operator*(Complex &c2) 
{Complex c;  
c.real=real*c2.real-imag*c2.imag; 
c.imag=imag*c2.real+real*c2.imag; 
return c;} 
Complex Complex::operator/(Complex &c2) 
{Complex c;  
c.real=(real*c2.real+imag*c2.imag)/(c2.real*c2.real+c2.imag*c2.imag); 
c.imag=(imag*c2.real-real*c2.imag)/(c2.real*c2.real+c2.imag*c2.imag); 
return c;} 
void Complex::display()
{cout<<"("<<real<<","<<imag<<"i)"<<endl;} 
int main()
{Complex c1(3,4),c2(5,-10),c3;  
c3=c1+c2;  
cout<<"c1+c2="; 
c3.display(); 
c3=c1-c2;  
cout<<"c1-c2="; 
c3.display(); 
c3=c1*c2;  
cout<<"c1*c2="; 
c3.display(); 
c3=c1/c2;
cout<<"c1/c2="; 
c3.display();
return 0; 
} 

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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