JavaScript浮点运算问题分析与解决

JavaScript使用IEEE-754标准表示所有数字,导致部分十进制数无法精确表示,如0.1、0.2等。这引发了常见的浮点数精度问题。例如1.0-0.9不等于0.1的情况。解决方法之一是在比较之前使用toFixed方法减少精度。

JavaScript 只有一种数字类型Number,而且在Javascript中所有的数字都是以IEEE-754(http://zh.wikipedia.org/zh-cn/IEEE_754)标准格式表示的。

浮点数的精度问题不是JavaScript特有的,因为有些小数以二进制表示位数是无穷的:

十进制           二进制

0.1              0.0001 1001 1001 1001 ...

0.2              0.0011 0011 0011 0011 ...

0.3              0.0100 1100 1100 1100 ...

0.4              0.0110 0110 0110 0110 ...

0.5              0.1

0.6              0.1001 1001 1001 1001 ...

 

所以比如1.1,其程序实际上无法真正的表示1.1,而只能做到一定程度上的准确,这是无法避免的精度丢失:

1.09999999999999999 


在JavaScript中问题还要复杂些,这里只给一些在Chrome中测试数据:

 输入                      输出

1.0-0.9 == 0.1     False

1.0-0.8 == 0.2     False

1.0-0.7 == 0.3     False

1.0-0.6 == 0.4     True

1.0-0.5 == 0.5    True

1.0-0.4 == 0.6    True

1.0-0.3 == 0.7    True

1.0-0.2 == 0.8    True

1.0-0.1 == 0.9    True

那如何来避免这类 1.0-0.9 != 0.1 的非bug型问题发生呢?

下面给出一种目前用的比较多的解决方案:

在判断浮点运算结果前对计算结果进行精度缩小,因为在精度缩小的过程总会自动四舍五入;

(1.0-0.9).toFixed(digits)     toFixed() 精度参数须在 0 与20 之间

如   (1.0-0.9).toFixed(10)==0.1  ,结果为True 

 

http://thoughtscript.appspot.com/javascript-float-computing-problem

【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改进中。
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