Bubble=Sort

public class BubbleSort {

	/**
	 * @param args
	 */
	public static void main(String[] args) {
		int[] a  = {10,5,2,3,345,67,90};//7
		BubbleSort(a);
		// 1. 10,5,3,345,67,90,2
		//.
	}

	public static void BubbleSort(int a []){
		int temp=0;
		int count=0;
		for (int i = 0; i < a.length-1 ; i++) {
			for (int j = 0; j < a.length - i - 1; j++){
				if (a[j]<a[j + 1]){ //把这里改成大于,就是升序了
					temp = a[j];
					a[j] = a[j + 1];
					a[j+1] = temp;
				}
			}
			++count;
			System.out.println(" 循环次数" + count);
			for(int k = 0;k< a.length;k++){
				System.out.print(" " + a[k]);
			}
		}
		
//		System.out.println(" 循环次数" + count);
//		for(int i = 0;i< a.length;i++){
//			System.out.print(" " + a[i]);
//		}
	}
}
 
【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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