poj2715

#include <iostream>
#include <math.h>
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <algorithm>
#include <string>
#include <map>
#include <vector>
#include <stack>
#include <queue>
using namespace std;
const double PI=acos(-1.0);
int gcd(int a,int b)
{
    return a%b?gcd(b,a%b):b;
}
int dblcmp(double x)
{
    //const double EPS=0.00001;
    const double EPS=1.0e-5;
    if(fabs(x)<EPS)return 0;
    return x<0?-1:1;
}
int main(){
    int i;
    double aim;
    int a,b,c;
    //freopen("1.txt","r",stdin);
    while(scanf("%d%d%d",&a,&b,&c)!=EOF)
    {
        if(a==0&&b==0&&c==0)break;
        //if(a==0||b==0||c==0)while(1);
        a*=16;
        b*=16;
        int d=gcd(a,b);
        //d=gcd(d,c);
        d=1;
        a/=d;
        b/=d;
        c/=d;
        double pa=0;//black 中白色比例
        double pb=1;//white 中白色比例
        double aim=a*1.0/b;
        double pa1,pb1;
        //printf("aim=%f\n",aim);
        int ans=0;

        do
        {
            //pb=(c*pa+b*pb)/(c+b);
            //pa=((a-c)*pa+pb*c)/a;
            pb1=(c*pa+b*pb)/(b+c);
            pa1=(((a-c)*(b+c)+c*c)*pa+b*c*pb)/(a*(b+c));
            ans++;
            pa=pa1;
            pb=pb1;
            //printf("pa=%f pb=%f\n",pa,pb);
            //if(dblcmp(pa)==0||dblcmp(pb)==0)break;
        }
        while(dblcmp((1-pa)/pa-aim)!=0||dblcmp(aim-(1-pb)/pb)!=0);
        //while(dblcmp(pa-pb)!=0);
        printf("%d\n",ans);
    }
    return 0;
}

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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