一,凸包.----7,Graham Scan:算法描述

文章介绍了通过预处理数据结构(两个栈S和T)及核心算法,遵循先下后左规则找到凸包元素。S栈存储凸包点,T栈按极角排序,通过ToLeft测试更新S栈。最简单的案例中,所有点本身就是凸包。最终,T栈空,S栈得到逆时针凸包序列。

一,预处理
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数据结构是两个栈,
S栈和T栈。根据先下后左的方式,找到凸包的第一个元素,放入S栈,再将该点的极角,从小到大排序,放入T栈,其中,T栈的第一个元素放入S栈,形成第一个极边。(S栈是1,2,T栈是3-8)
二,算法核心
S栈的栈顶元素和次栈顶元素连成直线,将T栈的栈顶元素弹出,如果T栈顶元素满足ToLeft测试,则把T栈顶元素压入S栈栈顶,依次类推,直到T栈顶为空,则S栈从下到上为逆时针的凸包。
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三,最简单的案例,
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这些点都是凸包的极点。如图从右到左,红色是S栈的栈顶元素和此栈顶元素,以及T栈比较的栈顶元素,这三个点进行ToLeft测试,绿色是S栈不进行比较的元素,蓝色是T栈不进行比较的元素,最终,T栈为空,S栈全为绿色

【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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