状态机

本文介绍了一个简单的状态管理类Person,该类定义了四种状态:工作、娱乐、睡眠和乐趣,并提供了状态之间的转换方法。通过递归调用setState方法实现状态转换,确保从当前状态到目标状态的正确过渡。
public class Person {
    public static final int WORK = 0;
    public static final int PLAY = 1;
    public static final int SLEEP = 2;
    public static final int FUN = 3;

    public int state;

    public void WorkToPlay() {
        state = 1;
        System.out.println("work to play");
    }

    public void PlayToSleep() {
        state = 2;
        System.out.println("play to sleep");
    }

    public void SleepToFun() {
        state = 3;
        System.out.println("sleep to fun");
    }

    public void FunToWork() {
        state = 0;
        System.out.println("fun to work");
    }

    public void setState(int end) {
        if (end > FUN || end < WORK) {
            System.out.println("end is wrong state");
            return;
        }
        if (end - 1 > state) {
            setState(end - 1);
        } else if (end - 1 == state || state == end + 3) {
            // end在递归中不断减小 但在这里就不会继续递归减小了 因为这里什么也没做 所以下面的else if没机会执行
            // 除非是初始判断
        } else if (end == state) {
            System.out.println("do nothing");
            return;
        } else if (end < state) {
            // System.out.println("<");
            setState(end - 1 >= 0 ? end - 1 : end + 3);
        }
        // if (state == end - 1 || state==end+3) {
        System.out.println(state + " to " + end);
        switch (state) {
        case WORK:
            WorkToPlay();
            break;
        case PLAY:
            PlayToSleep();
            break;
        case SLEEP:
            SleepToFun();
            break;
        case FUN:
            FunToWork();
            break;
        default:
            break;
        }
        // }
    }

    public static void main(String[] args) {
        Person a = new Person();
        a.state = 2;
        a.setState(1);
        System.out.println("---");
        a.setState(0);
        System.out.println("---");
        a.setState(3);
    }
}

 

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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