第三次上机实验报告

任务一

(1)

(2)
任务二
(1)
(2)
(3)
任务三
(1)
(2)
 
(3)
任务五
#include<stdio.h>
  double tmax(double x,double y,double z);
int main() 

 double a,b,c; 
 printf("Input 3 number:\n"); 
 scanf_s("%lf %lf %lf",&a,&b,&c); 
 printf("The max is:%f \n",tmax(a,b,c)); 
}  
double tmax (double x, double y,double z) 
{  
  if (x>y,x>z)  
      return x;  
  if (y>x,y>z)  
      return y;
  if (z>x,z>y)
   return z;
 } 
效果图
任务六
#include<stdio.h>
void main()
{
 int i=0;
 for(i=1;i<=10;i++)
 printf("%5d",i);
 printf("\n");
}
效果图
任务七
#include<stdio.h>
void main()
{
 int i=0,n=0;
 for(i=-10;i<=10;i++)
 {
  if (n%10==0)
  printf("\n");
  n++;                      /*用来控制每行输出10个*/  
  printf("%5d",i);
 }
    printf("\n");
}
效果图
············································································完成······································································
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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