15、Java编程:决策、谓词、参数及图形界面的应用与优化

Java编程:决策、谓词、参数及图形界面的应用与优化

1. 机器人行动决策

在机器人编程中,机器人的行动需要根据不同情况做出决策。例如,机器人面对障碍物时,要么跨越障碍物,要么继续移动,但不能同时进行。用伪代码表示如下:

if (facing a hurdle)
{
    jump the hurdle
}
else
{
    move
}

将这个逻辑转换为Java方法,代码如下:

public void raceStride() 
{
    if (!this.frontIsClear()) 
    {
        this.jumpHurdle();
    } 
    else 
    {
        this.move();
    }
}

这个方法可以根据机器人前方是否有障碍物来决定是跨越还是移动。

2. 编写谓词

在编程中,我们经常需要检查机器人前方是否被阻挡。虽然可以使用 if (!this.frontIsClear()) 这样的代码,但使用自定义谓词 this.frontIsBlocked() 会让代码更易理解。

2.1 谓词的定义要求

Java允许我们定义自己的谓词,谓词是一个返回布尔值( true false )的方法。定义谓词有两个

【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现),属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制黏菌优化算法,通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力,适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码,还涵盖了算法原理、性能验证及其他优化算法的对比分析,体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外,文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景,展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群:具备一定编程基础和优化理论知识,从事科研工作的研究生、博士生及高校教师,尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员;熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标:①用于解决复杂的连续空间优化问题,如函数优化参数辨识、工程设计等;②作为新型元启发式算法的学习教学案例;③支持高水平论文复现算法改进创新,推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用; 其他说明:资源包含完整Matlab代码和复现指导,建议结合具体应用场景进行调试拓展,鼓励在此基础上开展算法融合性能优化研究。
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