插值查找

插值查找算法实现
public static void main(String[] args) {
      int[] arr=new  int[100+1];
      for(int i=1;i<=100;i++)
      {
          arr[i]=i+1;
      }
        System.out.println(insertValueSearch(arr,0,arr.length-1,55));
    }
    //编写插值查找算法
    public static int insertValueSearch(int[] arr,int left,int right,int findval)
    {
     //   findval<arr[0]||findval>arr[arr.length-1] 必须有 不然可能越界
     if(left>right||findval<arr[0]||findval>arr[arr.length-1])return -1;
     //求出Mid
        int mid=left+(right-left)*(findval-arr[left])/(arr[right]-arr[left]);
        int midval=arr[mid];
        if(findval>midval)
        {
            return insertValueSearch(arr,mid+1,right,findval);
        }
        else  if(findval<midval)
        {
            return insertValueSearch(arr,left,mid-1,findval);
        }
        else return mid;
    }
【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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