简单的 makefile 编写实例0

本文介绍了Makefile中的模式规则,通过 %.c:%.o 的方式批量处理多个C源文件的编译任务,简化了构建过程。同时展示了如何清理编译生成的目标文件。

objects = hello 
all: $(objects)

$(objects): %: %.c
#模式规则使您可以使用make来编译需要相同编译命令的多个c文件
#%: %.c  目标 : 目标.c  目标 : 依赖  $@ $<
    @echo debug1 = $@
    @echo debug2 = $<
    $(CC) $(CFLAGS) -o $@ $<
    @echo debug3 = $<


.PHONY:clean
clean:
    rm -rf $(objects)
   


  另外一种模式:     
SRC = hello.c
BIN = $(patsubst %.c,%,$(SRC))

all: $(BIN)

clean:
    rm -f $(BIN)
    @echo xx = $(BIN)
 
.PHONY: all clean
 

【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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