7、Rust 中的引用、切片与结构体详解

Rust 中的引用、切片与结构体详解

1. 可变引用

在 Rust 里,可变引用可更改所引用的值。以下是一个示例:

fn main() {
    let mut a = 3;
    value_changed(&mut a);
    println!("After modifying, the value of a is {}", a);
}

fn value_changed(b: &mut i32) {
    *b = 8;
}

在这个例子中,我们构建了可变引用 &mut a ,并通过 value_changed 函数修改了 a 的值。由于 b 指向 a 的内存地址,当 *b = 8 时, a 的值也变为 8。

可变引用的限制
  • 同一作用域内,对一块数据只能有一个可变引用
let mut str1 = String::from("Rustpoint");
let x = &mut str1;
let y = &mut str1;

上述代码会引发编译器错误,因为 Rust 不允许在同一作用域内对同一数据有多个可变引用。

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)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启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。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MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP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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