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C语言函数与递归示例
本文通过两个C语言程序实例介绍了如何定义并使用函数,包括计算平方及利用递归进行二进制转换。首先展示了一个计算整数平方的简单函数,并在主函数中调用它。接着介绍了一个递归函数,用于将十进制数字转换为二进制形式。
  1. #include <stdio.h>
  2. int Square(int i)
  3. {
  4.     return i * i;
  5. }
  6.  
  7. int main(void)
  8. {
  9.     int i = 0;
  10.     i = Square(i);
  11.     for ( ; i<3; i++)
  12.     {
  13.         static int i = 1;
  14.         i += Square(i);
  15.         printf("%d,", i);
  16.     }
  17.     printf("%d\n", i);
  18.     return 0;
  19. }


  1. #include <stdio.h>
  2. void Bin(int x)
  3. {
  4.     if (x/2 > 0) Bin(x/2);
  5.     printf("%d\n", x%2);
  6. }
  7.  
  8. int main()
  9. {
  10.     Bin(12);
  11.     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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