矩阵连乘

#include <iostream>
#include <cstring>
#include <cstdio>
#define MAX 1000

using namespace std;

int m[MAX][MAX];
int s[MAX][MAX];//fenge qingkuang
int count = 0;

void MatrixChain(int p[],int n,int m[][MAX],int s[][MAX])
{
    for(int i = 1;i <= n;i++) m[i][i] = 0;

    for(int r = 2;r <= n;r++)
      for(int i = 1;i <= n - r + 1;i++){
          int j = i + r - 1;
          m[i][j] = m[i+1][j] + p[i-1]*p[i]*p[j];
          s[i][j] = i;
          for(int k = i+1;k < j;k++){
              int t = m[i][k] + m[k+1][j] + p[i-1]*p[k]*p[j];
              if(t < m[i][j]){
                  m[i][j] = t;
                  s[i][j] = k;
              }
          }
      }
}

void Traceback(int i,int j,int s[][MAX])//输出
{
    if(i == j ) cout<<"A"<<i;
    else{
        cout<<"(";
        Traceback(i,s[i][j],s);
        cout<<" x ";
        Traceback(s[i][j]+1,j,s);
        cout<<")";
    }
}
int main()
{
   // freopen("in.in","r",stdin);
    int n;
    int p[MAX];//维数
    int count = 0;
    while(cin>>n && n){
        count++;
        cout<<"Case "<<count<<": ";
        int temp,i;
        //输入维数
        for( i = 0;i < n-1;i++)
            cin>>p[i]>>temp;
        cin>>p[i];i++;
        cin>>p[i];

        MatrixChain(p,n,m,s);//DP求解

        Traceback(1,n,s);

        cout<<endl;
    }
    return 0;
}

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,核心算法采用蒙特卡罗树搜索(MCTS)。项目旨在解决无人机在复杂三维环境中自主路径规划的问题,通过MCTS的随机模拟与渐进式搜索机制,实现高效、智能化的路径规划。项目不仅考虑静态环境建模,还集成了障碍物检测与避障机制,确保无人机飞行的安全性和效率。文档涵盖了从环境准备、数据处理、算法设计与实现、模型训练与预测、性能评估到GUI界面设计的完整流程,并提供了详细的代码示例。此外,项目采用模块化设计,支持多无人机协同路径规划、动态环境实时路径重规划等未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和无人机技术的研发人员;从事无人机路径规划、智能导航系统开发的工程师;对MCTS算法感兴趣的算法研究人员。 使用场景及目标:①理解MCTS算法在三维路径规划中的应用;②掌握基于MATLAB的无人机路径规划项目开发全流程;③学习如何通过MCTS算法优化无人机在复杂环境中的飞行路径,提高飞行安全性和效率;④为后续多无人机协同规划、动态环境实时调整等高级应用打下基础。 其他说明:项目不仅提供了详细的理论解释和技术实现,还特别关注了实际应用中的挑战和解决方案。例如,通过多阶段优化与迭代增强机制提升路径质量,结合环境建模与障碍物感知保障路径安全,利用GPU加速推理提升计算效率等。此外,项目还强调了代码模块化与调试便利性,便于后续功能扩展和性能优化。项目未来改进方向包括引入深度强化学习辅助路径规划、扩展至多无人机协同路径规划、增强动态环境实时路径重规划能力等,展示了广阔的应用前景和发展潜力。
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