又是一年秋

渐入秋意,不乏有一种伤感!秋天之美,没在一份明澈!
北方的秋天是凉的,每个傍晚,日落西下,便能感觉阵阵凉意。正所谓 秋风萧瑟天气凉,草木摇落露为霜!
春水满四泽,夏云多奇峰,秋月扬明晖,冬岭秀孤松。秋天是令人怀念的,与春天的浓艳热闹相比秋天是肃穆静寂的,与夏天的芜杂茂密想比,秋天是简洁透明的,与冬天的空灵虚幻相比,秋天是厚实宽容的。秋天是富有个性的季节,秋天是枯藤老树昏鸦的意境,秋天秋天蕴藉着寂灭与再生的悲吟,秋天是多情才子的故乡,秋天是朦胧诗人的底色。当春天伸张它慵懒断魂的双臂,当夏日豪情满怀悄悄远去,而冬夜万籁俱寂作客梦乡的时候,惟有秋天,面对酸甜苦辣悲欢离合的情思绵绵与心灵震撼,没有懊悔与惊愕,没有固执与软弱,细细品味着淡淡的忧伤,涵泳着一片布满皱纹的宁静,以你的博大浑厚消解着春的轻佻与夏的轻率,深秋的沉默是老者三缄其口,“此时无声胜有声”,把热泪盈眶的感动写进生命的十四行诗。
秋天,我为你的每一片落叶而阵阵讴歌!
秋天,我为你的每一处苍老而击节赞叹!
秋天,我为你的每一个细节而怦然心动!
秋天,为你举杯!为你壮行!

内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)题的Matlab代码实现,旨在解决物流与交通网络中枢纽节点的最优选址问题。通过构建数学模型,结合粒子群算法的全局寻优能力,优化枢纽位置及分配策略,提升网络传输效率并降低运营成本。文中详细阐述了算法的设计思路、实现步骤以及关键参数设置,并提供了完整的Matlab仿真代码,便于读者复现和进一步改进。该方法适用于复杂的组合优化问题,尤其在大规模网络选址中展现出良好的收敛性和实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事物流优化、智能算法研究或交通运输系统设计的研究生、科研人员及工程技术人员;熟悉优化算法基本原理并对实际应用场景感兴趣的从业者。; 使用场景及目标:①应用于物流中心、航空枢纽、快递分拣中心等p-Hub选址问题;②帮助理解粒子群算法在离散优化问题中的编码与迭代机制;③为复杂网络优化提供可扩展的算法框架,支持进一步融合约束条件或改进算法性能。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解算法流程与模型构建逻辑,重点关注粒子编码方式、适应度函数设计及约束处理策略。可尝试替换数据集或引入其他智能算法进行对比实验,以深化对优化效果和算法差异的理解。
下面是一个用C语言实现的解决方案,用于解决陶陶摘苹果问题。该程序根据输入的苹果数、剩余力气、苹果高度、椅子高度、手伸直最大长度和摘每个苹果所需力气,计算在力气耗尽前最多能摘到的苹果数。 ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> // 定义苹果结构体 typedef struct { int height; int strength; } Apple; // 比较函数,用于qsort排序 int compare(const void *a, const void *b) { Apple *appleA = (Apple *)a; Apple *appleB = (Apple *)b; return appleA->strength - appleB->strength; } int main() { int n, a, b, s; // 输入苹果数、椅子高度、手伸直最大长度、剩余力气 scanf("%d %d %d %d", &n, &a, &b, &s); Apple apples[5005]; int count = 0; // 读取每个苹果的高度和摘苹果所需力气 for (int i = 0; i < n; i++) { scanf("%d %d", &apples[i].height, &apples[i].strength); } // 筛选出能够到的苹果 Apple reachableApples[5005]; int reachableCount = 0; for (int i = 0; i < n; i++) { if (apples[i].height <= a + b) { reachableApples[reachableCount] = apples[i]; reachableCount++; } } // 按摘苹果所需力气从小到大排序 qsort(reachableApples, reachableCount, sizeof(Apple), compare); int picked = 0; // 依次尝试摘苹果,直到力气不足 for (int i = 0; i < reachableCount; i++) { if (s >= reachableApples[i].strength) { s -= reachableApples[i].strength; picked++; } else { break; } } // 输出最多能摘到的苹果数 printf("%d\n", picked); return 0; } ``` ### 代码解释 1. **结构体定义**:定义了一个 `Apple` 结构体,用于存储每个苹果的高度和摘苹果所需的力气。 2. **输入处理**:通过 `scanf` 函数读取苹果数 `n`、椅子高度 `a`、手伸直最大长度 `b` 和剩余力气 `s`。接着读取每个苹果的高度和摘苹果所需力气,并存储在 `apples` 数组中。 3. **筛选苹果**:遍历 `apples` 数组,将能够到的苹果筛选出来,存储在 `reachableApples` 数组中。 4. **排序**:使用 `qsort` 函数对 `reachableApples` 数组按摘苹果所需力气从小到大进行排序。 5. **摘苹果**:依次尝试摘排序后的苹果,直到力气不足为止。每次成功摘到苹果后,更新剩余力气和已摘苹果数。 6. **输出结果**:最后输出最多能摘到的苹果数。 ###
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