2、编程世界之旅:从语言发展到 Python 实战

编程世界之旅:从语言发展到 Python 实战

1. 编程基础与语言发展

1.1 编程错误类型

在编程过程中,会出现三种主要的错误类型:
- 编译错误 :在程序的编译或解释阶段产生,当程序违反了语法或语义规则时就会出现。
- 执行错误 :在程序执行期间产生,这类错误信息并非由编译器生成,而是由编译器添加到程序中的一段代码产生的。
- 逻辑错误 :程序没有给出任何错误提示,但结果却不符合预期。这可能是因为算法实现有误,或者算法本身设计不佳。

1.2 编程语言的本质

编程语言是一组用于描述所需过程的命令集合。每种语言都有自己的指令和语句,通过它们的组合可以构建计算机程序。需要强调的是,编程语言并非应用程序或程序本身,而是用于创建和修改它们的工具。

1.3 编程语言的发展历程

编程语言的发展经历了多个阶段,以下是主要语言的发展时间线和特点:
| 年份 | 语言 | 特点 |
| ---- | ---- | ---- |
| 1945 年 | 处理器语言 | 计算机最早使用的编程语言,类似于冯·诺依曼机器的指令,但编程时需考虑机器细节,过程繁琐。 |
| 1951 年 | 程序加载器 | Wilkes、Wheeler 和 Gill 描述的程序加载器,可将十进制转换为二进制值,方便指令和地址编码。 |
| 1954 - 1958 年 | Fortran | 由 John Backus 领导的团队开发,是一种高级语言,同时实现了将

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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