delegate 委托一例

本文介绍了一个使用C#编写的简单示例程序,演示了如何定义和使用委托来实现不同语言间的问候功能。通过创建通用的GreetingDelegate类型,可以在运行时动态选择使用英语或中文进行问候。
 
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;

namespace ConsoleTest
{
    class delegateTest
    {

        public delegate void GreetingDelegate(string sName);
        public static void GreetingPeople(string sName, GreetingDelegate delegateGreeting)
        {
            delegateGreeting(sName);
        }

        public static void EnglishGreeting(string sName)
        {
            Console.WriteLine("Good morning," + sName);
        }

        public static void ChineseGreeting(string sName)
        {
            Console.WriteLine("早上好," + sName);
        }

        //public enum Language
        //{
        //    English,
        //    Chinese
        //}

        //public void GreetingPeople(string sName,Language lang)
        //{
        //    switch (lang)
        //    { 
        //        case Language.Chinese:
        //            ChineseGreeting(sName);
        //            break;
        //        case Language.English:
        //            EnglishGreeting(sName);
        //            break;
        //    }
        //}

        static void Main()
        {
            GreetingPeople("Von Super", EnglishGreeting);
            GreetingPeople("罗导",ChineseGreeting);
            Console.WriteLine("先埋头,再出头!");
            Console.WriteLine("仰天长啸出门去,我辈岂是蓬蒿人!");
            Console.ReadLine();
        }

    }
}


运行结果:

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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