智力题

博客介绍了一道智力题,有十二个特征相同的乒乓球,其中一个重量异常,需用无砝码天平称三次找出该球,并给出不同完成时间对应的智力评价。博主思考后答案出错,最后得知正确方法是分3份称,再取出2个、对换2个称。

据说是世界上目前最好的智力题目。
好的智力题目的标准是:1、一般人做不出来或者做不下去。2、不需要知识。

看仔细了: 有十二个乒乓球特征相同,其中只有一个重量异常(重或者轻),现在要求用一部没有砝码的天平称三次,将那个重量异常的球找出来。

评分标准:  1、30分钟以内做出来:智力很高很高很高,不知道有多高。  
  2、60分钟以内做出来:智力很高。
  3、两小时内做出来: 智力相当高。
  4、1天或者1周内做出来:智力也很高,而且还是一个有毅力的人。
  5、10分钟内做出来:你或者以前做过,或者多半是个马虎的人。回去检查答案

我断续想了2天,想出了答案,挺有难度的。

后来发现错了,郁闷,后来还是别人想到了答案:

1。分3份称,

2。取出2个,对换2个称

【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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