每日一练——2016.2.25

1、请通过冒泡排序法对整数数组{ 1, 3, 5, 7, 90, 2, 4, 6, 8, 10 }实现升序排序。



2.有如下字符串:【"患者:“大夫,我咳嗽得很重。”     大夫:“你多大年记?”     患者:“七十五岁。”     大夫:“二十岁咳嗽吗”患者:“不咳嗽。”     大夫:“四十岁时咳嗽吗?”     患者:“也不咳嗽。”     大夫:“那现在不咳嗽,还要等到什么时咳嗽?”"】。需求:①请统计出该字符中“咳嗽”二字的出现次数,以及每次“咳嗽”出现的索引位置。②扩展(*):统计出每个字符的出现次数



3.将字符串"  hello      world,你  好 世界   !    "两端空格去掉,并且将其中的所有其他空格都替换成一个空格,输出结果为:"hello world,你 好 世界 !"。



4.请统计出数组:{1,2,3,4,5,6,7,8,9,1,2,3,79,23,45,64,9,3,2,4}中的不重复的数字的个数。



5.制作一个控制台小程序。要求:用户可以在控制台录入每个学生的姓名,当用户输入quit(不区分大小写)时,程序停止接受用户的输入,并且显示出用户输入的学生的个数,以及每个学生的姓名。效果如图:


答案:


内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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