计算。。。

static double in = 10.46;
	static int num = 100;
	static double asksy = 10;

	static double yh = 0.001;
	static double sx = 0.003;
	static void sum() {
		double iyh = in * num * yh;
		double isx = in * num * sx;
		if (isx < 5) {
			isx = 5;
		}
		int gh = num % 1000 == 0 ? num / 1000 : num / 1000 + 1;
		double sumin = in * num + iyh + isx + gh;
		double out = sumin / num;
		System.out.println("minout:" + out);
		while (true) {
			out += 0.01;
			double oyh = out * num * yh;
			double osx = out * num * sx;
			if (osx < 5) {
				osx = 5;
			}
			double sy = out * num - oyh - osx - gh - sumin;
			if (sy > 0) {
				System.out.println("out:" + out + ", sy:" + sy);
				if (sy > asksy) {
					break;
				}
			}
		}

	}

	public static void main(String[] args) {
		sum();
	}

 

【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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