#叉积#zoj 1041 poj 1106 ssl 1232 雷达覆盖问题 Transmitters

博客探讨了如何利用叉积来解决雷达覆盖问题,包括zoj 1041, poj 1106, ssl 1232等题目,通过分析和代码展示如何确定雷达旋转时能覆盖到的最大点数。" 6749033,821594,使用boost::multi_index_container和boost::shared_ptr管理数据,"['C++', '容器', '内存管理', '游戏开发', '数据结构']

题目

以雷达心为圆心的半圆形雷达覆盖范围有多个点 雷达可旋转,求最多覆盖数(含在边界的)


分析

首先如果超过了范围,首先肯定是不可以的,再而可以枚举一个合法的点,那么这个点与雷达心所在的直线上正好把圆形分成两个半圆,那如何区分呢,就可以用叉积来区分对于该直线,每个点对于合法的点是处于顺时针还是逆时针,这样就可以求出答案


代码

#include <cstdio>
#define rr register
#define max(a,b) (((a)>(b))?(a):(b))
#define diss(i) (xx-x[i])*(xx-x[i])+(yy-y[i])*(yy-y[i])
using namespace std;
int xx,yy,n,x[1001],y[1001]; double rad;
signed main(){
	while (scanf("%d%d%lf%d",&xx,&yy,&rad,&n)==4){
		if (rad<0) return 0;
		rr int ans=0;
		for (rr int i=1;i<=n;++i){
			scanf("%d%d",&x[i],&y[i]);
			if (diss(i)>rad*rad) --n,--i;//不合法
		}
		for (rr int i=1;i<=n;++i){
			rr int lef=0,rig=0;
			for (rr int j=1;j<=n;++j){
				rr int m=(x[i]-xx)*(y[j]-yy)-(x[j]-xx)*(y[i]-yy);
				lef+=m>=0; rig+=m<=0;//分成两个部分
			}
			ans=max(ans,max(lef,rig));//取最大值
		}
		printf("%d\n",ans);
	}
}
(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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