八皇后问题

终于暑假啦(^_^)

该问题是十九世纪著名的数学家高斯1850年提出:在8X8格的国际象棋上摆放八个皇后,使其不能互相攻击,即任意两个皇后都不能处于同一行、同一列或同一斜线上,问有多少种摆法。高斯认为有76种方案。1854年在柏林的象棋杂志上不同的作者发表了40种不同的解,后来有人用图论的方法解出92种结果。

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
bool lie[10],dg[20],udg[20];
bool f[10][10];
int s = 1;
void dfs(int x){
	if(x==9){     // 如果搜完了 
		printf("No. %d\n",s);
		s++;
		for(int i=1;i<=8;i++){
			for(int j=1;j<=8;j++){
				printf("%d ",f[i][j]);
			}
			printf("\n");
		}
		return ;   //结束,返回 
	}
	for(int i=1;i<=8;i++){   //i代表了列 
		if(lie[i]==0&&dg[x+i]==0&&udg[x-i+8]==0){   //如果这不是皇后控制点 
			lie[i] = 1;   //这一列做标记,是控制点 
			f[x][i] = 1;   //这里放一个皇后 
			dg[x+i] = 1;   //斜边做标记 
			udg[x-i+8] = 1;   //另一斜边做标记 
			dfs(x+1);   //下一行 
			lie[i] = 0;   //下面都是回溯 
			f[x][i] = 0;    
			dg[x+i] = 0;
			udg[x-i+8] = 0;
		}
	}
}
int main()
{
	dfs(1);  //从第一行开始搜 
	return 0;
}

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,包括模拟数据生成、障碍物随机生成、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,并能一键运行完成路径规划与评估。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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