爱因斯坦2%

爱因斯坦出了到题,世届上有2%的能写出答案。

据说有五个不同颜色的房间排成一排,每个房间里分别住着一个不同国籍的人,每个人都喝一种特定品牌的饮料,抽一种特定品牌的烟,养一种宠物,没有任意两个人抽相同品牌的香烟,或喝相同品牌的饮料,或养相同的宠物。

问题是谁在养鱼作为宠物?为了寻找答案,爱因斯坦给出了以下 15 条线索。

  1. 英国人住在红色的房子里;

  2. 瑞典人养狗作为宠物;

  3. 丹麦人喝茶;

  4. 绿房子紧挨着白房子,在白房子的左边;

  5. 绿房子的主人喝咖啡;

  6. 抽 Pall Mall 牌香烟的人养鸟;

  7. 黄色房子里的人抽 Dunhill 牌香烟;

  8. 住在中间那个房子里的人喝牛奶;

  9. 挪威人住在第一个房子里面;

  10. 抽 Blends 牌香烟的人和养猫的人相邻;

  11. 养马的人和抽 Dunhill 牌香烟的人相邻;

  12. 抽 BlueMaster 牌香烟的人喝啤酒;

  13. 德国人抽 Prince 牌香烟;

  14. 挪威人和住在蓝房子的人相邻;

  15. 抽 Blends 牌香烟的人和喝矿泉水的人相邻。

这是我的个人猜想:

1                       2                         3                      4                    5

 黄                  蓝                        红                         绿                白

挪威              丹麦                       英国                   德国             瑞典

猫                    马                        鸟                        鱼                 狗

矿泉水             茶                         牛奶                    咖啡            啤酒

Dunhill           blends                pallmall               prince          bluemaster

【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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