6、数学基础:组合计数、阶乘与整数除法余数

数学基础:组合计数、阶乘与整数除法余数

1. 组合计数问题

设 (n) 为正整数,集合 (S) 包含 (n) 个元素,标记为 (x_1, x_2, \cdots, x_n),(k) 为小于 (n) 的正整数。下面是相关的组合计数问题:
- 构造大小为 (k) 的子集的方法数 :这是一个经典的组合问题,答案是 (C_{n}^k=\frac{n!}{k!(n - k)!})。
- 构造包含最后一个元素 (x_n) 且大小为 (k) 的子集的方法数 :相当于从剩下的 (n - 1) 个元素中选 (k - 1) 个元素,方法数为 (C_{n - 1}^{k - 1})。
- 构造包含 (x_{n - 1}) 但不包含 (x_n) 且大小为 (k) 的子集的方法数 :从除 (x_n) 外的 (n - 1) 个元素中选,且必须选 (x_{n - 1}),所以是从剩下的 (n - 2) 个元素中选 (k - 1) 个元素,方法数为 (C_{n - 2}^{k - 1})。
- 构造包含 (x_{n - 2}) 但不包含 (x_{n - 1}) 和 (x_n) 且大小为 (k) 的子集的方法数 :从除 (x_{n - 1}) 和 (x_n) 外的 (n - 2) 个元素中选,且必须选 (x_{n - 2}),即从剩下的 (n - 3) 个元素中选 (k - 1) 个元素,方法数为 (C_{n - 3}^{k - 1})。
- 构造包含 (x_{k + 1}) 但不包含 (x_{k + 2}, \cdots, x_n)

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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