CSU 1548 Road And Bridge acm 三分

本文介绍了一种解决从起点到终点经过多个平行于Y轴的河流的路径规划问题的方法。通过合并所有河流并利用三分法找到从陆地到河流最优路径的最低成本方案。

Description

You need to design road from (0, 0) to (x, y) in plane with the lowest cost. Unfortunately, there are N Rivers between (0, 0) and (x, y).It costs c1 Yuan RMB per meter to build road, and it costs c2 Yuan RMB per meter to build a bridge. All rivers are parallel to the Y axis with infinite length.

Input

There are several test cases.
Each test case contains 5 positive integers N,x,y,c1,c2 in the first line.(N ≤ 1000,1 ≤ x,y≤ 100,000,1 ≤ c1,c2 ≤ 1000).
The following N lines, each line contains 2 positive integer xi, wi ( 1 ≤ i ≤ N ,1 ≤ xi ≤x, xi-1+wi-1 < xi , xN+wN ≤ x),indicate the i-th river(left bank) locate xi with wi width.
The input will finish with the end of file.

Output

For each the case, your program will output the least cost P on separate line, the P will be to two decimal places .

Sample Input

1 300 400 100 100
100 50
1 150 90 250 520
30 120

Sample Output

50000.00
80100.00


首先将所有的河流都合并在一边,然后在陆地与边上任找一点,计算相应的花费,用三分的方法得到最小的花费

#include<iostream>
#include<iomanip>
#include<math.h>
using namespace std;
double n, x, y, c1, c2, p[1010][2], sum, m;
double dis(double x1, double y1,double x2,double y2){
 double mm = sqrt((x1 - x2)*(x1 - x2) + (y1 - y2)*(y1 - y2));
 return mm;
}
double cal(double mm){
 double nn = c2*dis(0, 0, sum, mm)+c1*dis(sum,mm,x,y);
 return nn;
}
int main(){
 while (cin >> n >> x >> y >> c1 >> c2){
  for (int i = 0; i < n; i++){
   cin >> p[i][0] >> p[i][1];
  }
  sum = 0;
  for (int i = 0; i < n; i++){
   sum += p[i][1];
  }
  double low = 0, high = y, mid = (low + high) / 2, midmid;
  while (low + 1e-6 < high){
   mid = (low + high) / 2;
   midmid = (mid + high) / 2;
   if (cal(mid) < cal(midmid))high = midmid;
   else low = mid;
  }
  cout << fixed << setprecision(2) << cal(mid) << 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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