LA5009 Error Curves(三分)

探讨了给定n条二次曲线的情况下,如何利用三分法求解区间[1,1000]内函数F(x)=max{Si(x)}

题意:给出n条二次曲线 Si(x) = ai x*x + bi * x + ci, F(x) = max{ Si(x) },求[1,1000]的F函数最小值


思路:无论n等于多少,最终形成的函数图像总是下凸的,所以可以用三分法求解,注意控制精度问题


#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
const double eps = 1e-10;
const int maxn = 1e4 + 5;
const double INF = 1e18;
using namespace std;

int a[maxn], b[maxn], c[maxn];
int n, T, kase = 1;

double f(int a, int b, int c, double x) { return x * x * a + b * x + c; }

int main() {
    scanf("%d", &T);
    while(T--) {
        scanf("%d", &n);
        for(int i = 0; i < n; i++)
            scanf("%d %d %d", &a[i], &b[i], &c[i]);
        double L = 0, R = 1000;
        while(R - L > eps) {
            double mid = (L + R) / 2;
            double mmid = (mid + R) / 2;
            double ans1 = -INF, ans2 = -INF;
            for(int i = 0; i < n; i++) {
                ans1 = max(ans1, f(a[i], b[i], c[i], mid));
                ans2 = max(ans2, f(a[i], b[i], c[i], mmid));
            }
            if(ans1 - ans2 > eps) L = mid;
            else R = mmid;
        }
        double ans = -INF;
        for(int i = 0; i < n; i++) {
            ans = max(ans, f(a[i], b[i], c[i], L));
        }
        printf("%.4f\n", ans);
    }
    return 0;
}


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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