41、ATM系统实现与Java GUI编程详解

ATM系统实现与Java GUI编程详解

1. ATM系统实现

1.1 取款交易流程

取款交易涉及多个步骤,从用户选择取款金额到最终现金发放,每个环节都有严格的逻辑判断。以下是取款交易的详细流程:
1. 显示取款金额菜单
- 声明局部变量 userChoice 并初始化为 0,用于存储用户的选择结果。
- 获取屏幕引用,以便后续显示菜单和提示信息。
- 定义一个整数数组 amounts ,存储与取款菜单中显示金额对应的数值,忽略数组的第一个元素(索引为 0),因为菜单中没有选项 0。
- 使用 while 循环,不断显示取款菜单并提示用户输入选择,直到用户做出有效选择(即 userChoice 不等于 0)。
- 通过键盘获取用户输入的整数。
- 使用 switch 语句根据用户输入进行判断:
- 如果用户选择 1 到 5 之间的数字,将 userChoice 设置为 amounts 数组中对应索引的值。
- 如果用户选择取消菜单选项,将 userChoice 设置为 CANCELED
- 如果用户输入无效的菜单选项,显示错误信息并让用户重新选择。
2. 执行取款操作
- 判断用户是否选择了取款金额或取消交易。
-

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)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启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。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MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP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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