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TiXmlDocument *pDoc = new TiXmlDocument();
 pDoc->LoadFile("config.xml");
 TiXmlElement *root = pDoc->RootElement();
 cout<< root->Value()<<endl;

 __int64 t1, t2, tc;
  QueryPerformanceCounter((LARGE_INTEGER *)&t1);

 for(int i=0;i<100;i++)
 {
  TiXmlNode *n1=NULL;
  for(n1=root->FirstChildElement();n1;n1=root->NextSiblingElement())
  {
   if((string)"data"==n1->Value())
   {
    TiXmlNode *n2=NULL;
    for(n2=n1->FirstChildElement();n2;n2=n1->NextSiblingElement())
    {
     if((string)"items"==n2->Value())
     {
      TiXmlElement *n3=NULL;
      for(n3=n2->FirstChildElement();n3;n3=n2->NextSiblingElement())
      {
       if((string)"dbinfo"==n3->Value())
       {
        TiXmlElement *n4=NULL;
        for(n4=n3->FirstChildElement();n4;n4=n3->NextSiblingElement())
        {
         TiXmlAttribute* pAttr = NULL;   
         for (pAttr = n4->FirstAttribute(); pAttr; pAttr = pAttr->Next())    
         {
          std::string strAttName = pAttr->Name();
          std::string strAttValue = pAttr->Value();

          if((string)"dbname"==strAttName)
          {
           cout<< strAttValue <<endl;
          }
          if((string)"datatype"==strAttName)
          {
           cout<< strAttValue <<endl;
          }
         }
        }
       }
      }
     }
    }
   }
  }
 }
 QueryPerformanceCounter((LARGE_INTEGER *)&t2);
 QueryPerformanceFrequency((LARGE_INTEGER *)&tc);

 float diff = (t2 - t1) * 1000 / tc;
 printf("用时: %f", diff);

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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