本文介绍了一个简单的C++程序,用于实现复数的基本运算。通过定义复数类Complex,实现了复数的构造和加法操作,并展示了如何使用这个类进行复数相加并输出结果。

源代码:

#include<iostream> 
using namespace std;
class Complex
{
    public:
        Complex(float r1,float i1); 
        Complex(float r1);
        void add(Complex c);
        void show();
    private:
        float r;
        float i;
};
Complex::Complex(float r1,float i1)
{
    r=r1;
    i=i1;
}
Complex::Complex(float r1)
{
    r=r1;
}
void Complex::add(Complex c)
{
    r+=c.r;
    i+=c.i;
}
void Complex::show()
{
    cout<<r<<"+"<<i<<"i"<<endl;
}
int main()
{
    Complex c1(3,5);
    Complex c2=4.5;
    c1.add(c2);
    c1.show();
}

运行结果:

转载于:https://www.cnblogs.com/csl-40/p/10625358.html

【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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