编程之美解题报告1.2 将与帅 不对脸

本文介绍了一个简单的C语言程序,该程序用于找出国际象棋中“将”与“帅”不处于同一行或同一列的所有可能位置组合。通过一个循环变量遍历81个可能的位置,并检查这些位置是否符合将帅不对脸的条件。

将:

012

345

678

 

帅:

012

345

678

 

只用一个变量,输出将帅不对脸的所有可能位置。

 

可能用到的变量只有“控制循环变量”和临时存储当前将和帅位置数字的变量。后者不一定需要。所以简单的思路是从所有81个可能的位置中,筛选输出可能的位置。

 

int main(){

int i = 80;

while(i>=0){

 

    if(i/9%3 != i%9%3)

    printf("将%d,帅%d;", i/9, i%9);

    i--;

}

}

 

如图:

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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