Cow Contest POJ - 3660

本文探讨了图论中的最短路径问题,通过使用邻接矩阵和Floyd-Warshall算法来解决任意两点间的最短路径问题。该算法通过迭代更新节点之间的路径,最终找出所有节点对之间的最短路径。
#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std;
bool e[105][105];
int main()
{
    int n,m;
    scanf("%d%d",&n,&m);
    memset(e,0,sizeof(e));
    int a,b;
    for(int i=1; i<=m; i++)
    {
        scanf("%d%d",&a,&b);
        e[a][b]=1;
    }
    for(int k=1; k<=n; k++)
        for(int i=1; i<=n; i++)
            for(int j=1; j<=n; j++)
                if(e[i][k]&&e[k][j])
                    e[i][j]=1;
    int ans=0;
    for(int i=1; i<=n; i++)
    {
        int sum=0;
        for(int j=1; j<=n; j++)
        {
            if(e[i][j]) sum++;
            if(e[j][i]) sum++;
        }
        if(sum==n-1) ans++;
    }
    printf("%d\n",ans);
    return 0;
}

 

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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