hdu1455

#include<cstdio>
#include<string>
#include<iostream>
#include<algorithm>

using namespace std;

int sum;
int n;
bool f[65]={0};
int map[65];

bool flag;
int parts;
int len;
void DFS(int pos,int cur,int total)//0ms
{
    if(flag==1)        //Óнâ
		
        return ;
    if(cur==len){    //Âú×㳤¶ÈµÄ×éºÏ
        total++;
        if(total==parts)
            flag=1;
        DFS(0,0,total);//´ÓʣϵĹ÷×ÓÖмÌÐøÑ¡È¡Ïà¼Ó³¤¶ÈΪlenµÄ×éºÏ
        return ;
    }
    int pre=-1;
    for(int i=pos;i<n;i++){
        if(f[i]==0&&map[i]!=pre&&cur+map[i]<=len){
			
            pre=map[i];
            f[i]=1;
            DFS(i+1,cur+map[i],total);
            f[i]=0;
            if(flag==1||pos==0)     
				
                return ;
        }
    }
}


bool cmp(int a,int b)
{
	return a>b;
}

int main()
{
	while(scanf("%d",&n),n)
	{
		sum=0;
		int i;
		flag=0;
		
		for(i=0;i<n;i++)
		{
			int t;
			scanf("%d",&t);
			f[i]=false;
			sum+=t;
			map[i]=t;
		}
		sort(map,map+n,cmp);
		int cnt=0;
		for(i=map[0];i<=sum;i++)
		{
			if(sum%i==0)
			{
				len=i;
				parts=sum/i;
				DFS(0,0,0);
				if(flag)
				{printf("%d\n",i);
				break;
				
				}
				
			}
		}
		
	}
	return 0;
}

【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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