POJ 1979 类似迷宫 BFS

本文介绍了一种使用广度优先搜索(BFS)解决迷宫问题的方法,通过添加虚拟围墙和利用位移数组来简化边界处理,实现了计算从起点可达方块数量的算法。

题意:

一个有障碍物的地图,给定起点,问有多少个地图中的方块是可以走到的?

类似于地图问题,由于只要求能达到的方块数,不涉及第几步走到哪里这些信息。

所以可以使用队列帮助的BFS,走到的地方标记之,计数器++,当队列为空时,搜索结束,计数器即为结果。

使用了迷宫问题的几个典型处理手段:

1)外围加一圈围墙,将边界一般化;

2)使用一个位移数组,帮助搜索。

代码如下:

 

 

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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