(10)插入排序


// sf9.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//http://blog.youkuaiyun.com/sunboyiris

#include "stdafx.h"
#include "iostream"
#include "time.h"
using namespace std;
#define MAX 1000
#define SWAP(x,y) {int t;t=x;x=y;y=t;}
void insertsort(int[]);//插入排序
////////////////////////////////////////////
//////////////////////////////////////////////
void insertsort(int num[])
{
int i,j,k,t;
for(j=1;j<MAX;j++)
{
  t=num[j];
  i=j-1;
  while(t<num[i])
  {
	  num[i+1]=num[i];
	  i--;
	  if(i<0)
		  break;
  }
  num[i+1]=t;
}
}
int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
	int num[MAX]={0};
	int i;
	srand(time(NULL));
	for(i=0;i<MAX;i++)
	{	num[i]=rand()%100;}
//	selectsort(num);
    insertsort(num);
	for(i=0;i<MAX;i++)
	{	cout<<num[i]<<" ";}
	return 0;
}


【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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