201909-1 小明种苹果

本文介绍了一个关于苹果种植的算法实现,通过输入苹果总数和掉落情况,算法能够计算出总产量并找出产量最高的苹果树及其产量。使用了C++进行编程实现,包括数据输入、处理和输出。

201909-1 小明种苹果

#include<iostream>
#include<vector>
#include<algorithm>
using namespace std;
int main()
{
    int N, M; cin >> N >> M;
    vector<int> total, fall;
    int sum = 0, i_total;
    for (int i = 0; i < N; i++)
    {
        cin >> i_total;
        total.push_back(i_total);
        fall.push_back(0);
        sum += total[i];
        for (int j = 0; j < M; j++)
        {
            int tmp; cin >> tmp;
            fall[i] += 0 - tmp;
            sum += tmp;
        }
    }
    int P = fall[0], k = 0;
    for (int i = 0; i < N; i++)
    {
        if (fall[i] > P)
        {
            P = fall[i];
            k = i;
        }
    }
    cout << sum << " " << k + 1 << " " << fall[k] << endl;
    return 0;
 }
【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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