c++实验6-数组合并

一问题及代码

#include<iostream>
using namespace std;
int main()
{
 int a[5]={1,2,3,4,6},b[3]={2,3,5},c[8],i,j,k,t;
 for(i=0;i<5;i++)
 {
  c[i]=a[i];
 }
 for(j=0;j<3;j++)
 {
  c[j+5]=b[j];
 }
 for(k=0;k<7;k++)
 {
  for(i=0;i<7-k;i++)
  {
   if(c[i]>c[i+1])
   {
    t=c[i];
       c[i]=c[i+1];
    c[i+1]=t;
   }
  }
 }
 cout<<"合并后的数组为:"<<endl;
 for(i=0;i<8;i++)
  cout<<c[i]<<" ";
 return 0;
}

二.运行结果


内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的多目标粒子群优化算法(MOPSO)在无人机三维路径规划中的应用。该代码实现了完整的路径规划流程,包括模拟数据生、障碍物随机生、MOPSO优化求解、帕累托前沿分析、最优路径选择、代理模型训练以及丰富的可视化功能。系统支持用户通过GUI界面设置参数,如粒子数量、迭代次数、路径节点数等,并能一键运行完路径规划与评估。代码采用模块化设计,包含详细的注释,同时提供了简洁版本,便于理解和二次开发。此外,系统还引入了代理模型(surrogate model)进行性能预测,并通过多种图表对结果进行全面评估。 适合人群:具备一定MATLAB编程基础的科研人员、自动化/控制/航空航天等相关专业的研究生或高年级本科生,以及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的工程技术人员。 使用场景及目标:①用于教学演示多目标优化算法(如MOPSO)的基本原理与实现方法;②为无人机三维路径规划提供可复现的仿真平台;③支持对不同参数配置下的路径长度、飞行时间、能耗与安全风险之间的权衡进行分析;④可用于进一步扩展研究,如融合动态环境、多无人机协同等场景。 其他说明:该资源包含两份代码(详细注释版与简洁版),运行结果可通过图形界面直观展示,包括Pareto前沿、收敛曲线、风险热图、路径雷达图等,有助于深入理解优化过程与结果特性。建议使用者结合实际需求调整参数,并利用提供的模型导出功能将最优路径应用于真实系统。
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