Sentaurus TCAD的SDE语言框架:Scheme简介(一)

前序:刚接触Sentaurus  TCAD的小白是不是和我一样,对SDE编程语言的很多语法结构或者编程逻辑感到迷惑或者一头雾水?比如为什么一定要在一对括号里面写入代码语言?为什么有时候括号又可以跨行输出但不会报错?跟平时接触过的Python、Matlab语言不一样?同时,网上能接触的相关教程教材又是直接以sde入手,上来就告诉你sde、sde:set、sdegeo去如何编写等等?

跟学习任何编程语言一样,例如Python\Matlab,首先得去了解Sentaurus TCAD SDE工具的基本编程语言框架或者逻辑——Scheme。

Scheme是由Guy Lewis Steele Jr.和Gerald Jay Sussman发明的具有静态作用域和适当尾部递归方言的Lisp编程语言。

Scheme基本语法结构:

(1)通常Scheme命令被一对括号所包围,这也解释了sde的命令总是被一对括号所包围。

(Scheme Command)

(2)分号“;”是Scheme的注释符号,分号后面的命令或文字说明最终会被理解为注释。

; This is a comment.

(3)一行Scheme命令可以跨越多行,或者几行Scheme命令可以放在同一行。

(beginning of 
  the Scheme
 command) ;跨越多行
(1st command)(2nd command)(...);多行命令处于同一行

Scheme数据类型:

和其他计算机语言一样,Scheme的主要数据类型有数字(整数、浮点数)、字符串(需用双引号引用" ")、字符(需用单引号')。

Scheme变量定义:

Scheme采用define定义,但是length是关键字,所以不能作为用户定义变量。同时,Scheme对变量名称的大小写比较敏感。

(define i 3) ; 数字变量定义
(define W "Hello World") ; 字符串定义
(define CHAR 'a); 字符定义

对已存在的变量名重新赋值,则采用set!

(set! i 4)

待更新

内容概要:本文介绍了个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(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与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。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,结合并行计算与参数自适应机制,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训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与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、路径平滑与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与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与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP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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