poj1125floyd

#include <cstdio>
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <cstring>
#include <cmath>
#include <string>
#include <vector>
#include <map>
#include <queue>
#include <stack>
using namespace std;
const int inf=0x3f3f3f3f;
int d[105][105];
int main()
{
    //freopen("in","r",stdin);
    int n;
    while(cin>>n,n){
        for(int i=0;i<105;i++){
            for(int j=0;j<105;j++)
                d[i][j]=inf;
            d[i][i]=0;
        }
         int m,y,t;
         for(int i=1;i<=n;i++){
            cin>>m;
            for(int j=0;j<m;j++){
                cin>>y>>t;
                d[i][y]=t;
            }
         }
         for(int k=1;k<=n;k++)
            for(int i=1;i<=n;i++)
                if(d[i][k]!=inf) for(int j=1;j<=n;j++)
                    d[i][j]=min(d[i][j],d[i][k]+d[k][j]);
        int ans=inf,num;
        for(int i=1;i<=n;i++){
            int dd=0;
            for(int j=1;j<=n;j++)
                if(dd<d[i][j])
                    dd=d[i][j];
            if(ans>dd){
                ans=dd;
                num=i;
            }
        }
        if(ans==inf){
            cout<<"disjoint"<<endl;
            continue;
        }
        cout<<num<<" "<<ans<<endl;
    }
    return 0;
}
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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