SICP习题1.5

本文探讨了在applicative-order和normal-order两种求值顺序下,执行特定Scheme程序的结果差异。前者因无限递归导致失败,后者则通过延迟求值成功返回预期结果。
(define (p) (p))

(define (test x y)
  (if (= x 0)
      0
      y))

(test 0 (p))


     分别在使用applicative-order evaluation和normal-order evaluation的interpreter上执行(test 0 (p)),分析其结果?
     当在applicative-order的情况下,首先会evaluate operator(test) 和operands(0 和 (p)),当evaluate到p的时候,就会进去死循环了。
     当在normal-order的情况下,书中是这样写的,

引用
it would first substitute operand expressions for parameters until it obtained an expression involving only primitive operators

     因此,(test 0 (p))会首先被展开成(if(= 0 0) 0 (p)),而先不去管p,因此得到了结果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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