4、Python编程:函数、循环与调试全解析

Python编程:函数、循环与调试全解析

1. 函数基础

函数在Python编程中扮演着至关重要的角色,它具有以下几个关键特性:
- 函数签名 :函数签名是调用函数的关键指引。它以 def 关键字起始,向Python解释器表明正在定义一个函数。随后是函数名,接着是一对括号。若函数有输入参数,则在括号内定义,各参数间用逗号分隔(最后一个参数后无需逗号),这些参数被称为形参。形参名应能清晰描述其用途,函数名则应具有足够的描述性,让用户能理解函数的功能。最佳实践是函数名用动词或动作表示,参数名用名词。例如:

def add_two_numbers(num1, num2):
    pass
  • 执行有用操作 :函数内部应执行有意义的操作,否则其存在就失去了意义。以 add_two_numbers 函数为例,它应实现两个数字相加的功能:
def add_two_numbers(num1, num2):
    sum = num1 + num2
  • 代码复用 :函数的一大优势是允许我们多次复用代码,避免重复输入相同的代码行。只需传入不同的参数,就能实现不同的计算。
  • 输入与输出 :函数可以接收输入参数,并通常会产生输出
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、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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