POJ3628 Bookshelf 2

本文介绍了一种解决01背包问题的优化算法实现,通过动态规划求解物品体积与价值相同情况下的最小浪费值。该算法适用于限制条件为体积等于价值的问题场景。

这个相当于体积和价值一样大的01背包。

#include<iostream>
using namespace std;
const int mm=10000000;
int f[mm];
int h[22];
int i,j,k,n,b,m;
int main()
{
	while(cin>>n>>b)
	{
		for(i=0;i<n;i++)
		{
			cin>>h[i];
			m+=h[i];
		}
		memset(f,0,sizeof(f));
		for(i=0;i<n;i++)
			for(j=m;j>=h[i];--j)
			{
				if(f[j]<f[j-h[i]]+h[i])
					f[j]=f[j-h[i]]+h[i];
			}
		int min=INT_MAX;
		for(i=b;i<=m;++i)
		{
			if(f[i]>=b && f[i]-b<min)
				min=f[i]-b;
		}
		cout<<min<<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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