Floyd

本文介绍了一种使用Floyd算法寻找所有顶点对间最短路径的方法,并通过具体实例展示了算法的实现过程。代码中详细解释了如何初始化路径矩阵、更新最短路径以及如何输出最终的最短路径及其长度。

#include<iostream> using namespace std; //#define DEBUG const int SIZE=15; const int INF=100;//this can't be too big to avoid overflow int n;//global variable for num of nodes void ppath(int path[][SIZE],int i,int j){ int k=path[i][j]; if(k==-1)return ; ppath(path,i,k); cout<<k<<" "; ppath(path,k,j); } void DisPath(int A[][SIZE],int path[][SIZE]){ for(int i=0;i<n;++i){ for(int j=0;j<n;++j){ if(A[i][j]==INF){ if(i!=j) cout<<"No path!"<<endl; }//if else{ cout<<i<<"->"<<j<<":"; cout<<i<<" "; ppath(path,i,j); cout<<j; cout<<"/n length:"<<A[i][j]<<endl; }//else }//for }//for } void Floyd(int A[][SIZE]){ int path[SIZE][SIZE]; memset(path,-1,sizeof(path));//initialize all elments in path with -1 for(int k=0;k<n;++k){ for(int i=0;i<n;++i){ for(int j=0;j<n;++j){ if(A[i][j]>(A[i][k]+A[k][j])){ A[i][j]=A[i][k]+A[k][j]; path[i][j]=k; }//if }//for }//for }//for #ifdef DEBUG cout<<"path:"<<endl; for(int i=0;i<n;++i){ for(int j=0;j<n;++j){ cout<<path[i][j]<<" "; } cout<<endl; } #endif cout<<"Shortest Path:"<<endl; DisPath(A,path); } int main(){ int u=0; int A[SIZE][SIZE]={ {INF,5,INF,7,INF,INF}, {INF,INF,4,INF,INF,INF}, {8,INF,INF,INF,INF,9}, {INF,INF,5,INF,INF,6}, {INF,INF,INF,5,INF,INF}, {3,INF,INF,INF,1,INF} }; n=6; Floyd(A); return 0; }

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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