22、MATLAB用户自定义函数的高级特性

MATLAB用户自定义函数的高级特性

1. 函数函数

1.1 函数函数的定义

“函数函数”是MATLAB对一类函数的称呼,这类函数的输入参数包含其他函数的名称或句柄。传递给“函数函数”的函数通常会在该函数执行期间被使用。

例如,MATLAB中的 fzero 函数就是一个函数函数,它用于查找传递给它的函数的零点。示例代码如下:

>> fzero('cos',[0 pi])
ans =
    1.5708
>> fzero('exp(x)-2',[0 1])
ans =
    0.6931

1.2 关键函数:eval和feval

函数函数操作的关键在于两个特殊的MATLAB函数: eval feval
- eval函数 :该函数用于计算一个字符串,就好像这个字符串是在命令窗口中输入的一样。其形式为 eval(string) 。例如:

>> x = eval('sin(pi/4)')
x =
    0.7071

下面是一个使用 eval 函数构造并计算字符串的示例:

x = 1;
str = ['e
内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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