015.Ada语言循环程序设计.Demo02

with Ada.Text_IO,Ada.Integer_Text_IO;
use Ada.Text_IO,Ada.Integer_Text_IO;

procedure MoreLoop is
   
   type MY_TYPE is range 10..13;
   
   package My_Int_IO is new Ada.Text_IO.Integer_IO(MY_TYPE);
   use My_Int_IO;
   
   My_Range :MY_TYPE;
   TWO :constant Integer :=2;
   THREE :constant Integer :=3;
   FOUR :constant Integer :=4;
   Height,Width :Integer;
   Special_Index:Integer;
   
begin
   
   for Index in MY_TYPE loop
      Put("Going through the first loop");
      Put(Index,3);
      New_Line;
   end loop;
   
   
   for Index in MY_TYPE'First..MY_TYPE'Last loop
      Put("Going through the second loop");
      Put(Index,3);
      New_Line;
   end loop;
      
   for Index in TWO..THREE**2-FOUR loop -- range is 2..5
      Put("Going through the third loop");
      Put(Index,3);
      New_Line;
   end loop;
   
 Named_Loop:
   for Height in TWO..FOUR loop
      for Width in THREE..5 loop
         if Height*Width=12 then
            exit Named_Loop;
         end if ;
         Put("Now we are in the nested loopand area is");
         Put(Height*Width,5);
         New_Line;
      end loop;
   end loop Named_Loop;
   
   
   Special_Index :=157;
   for Special_Index in 3..6 loop
      Put("In the Special Index loop");
      Put(Special_Index,5);
      New_Line;
   end loop;
   
   Put("The special index loop is completed");
   Put(Special_Index,5);
   New_Line;
   
   end MoreLoop;
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)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:具备一定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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