HDU 3008 Warcraft

本文探讨了智能算法在游戏开发领域的应用,包括游戏引擎、AI音视频处理、图像处理AR特效等关键技术,深入分析了如何利用这些技术提升游戏体验。
#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include <math.h>
int skillCost[110];
int skillhurt[110];
int dp[110];//dp[i][j]表示第i轮攻击,boss还剩下j滴hp时候剩下的最大mp
int max(int a,int b)
{
	return a>b?a:b;
}
int main()
{
	int n,t,q;
	while(scanf("%d%d%d",&n,&t,&q), n + t + q)
	{
		int T;
		T = ceil(100.0 / q);
		memset(dp,-1,sizeof(dp));
		dp[100]=100;
		int i,j,k;
		for(i=1;i<=n;i++)
			scanf("%d%d",&skillCost[i],&skillhurt[i]);
		skillCost[0]=0;
		skillhurt[0]=1;
		bool flag=false;
		for(i=1;i<=T;i++)
		{
			for(j=1;j<=100;j++)
			{
				if(dp[j]!=-1)
				{
					for(k=0;k<=n;k++)
					{
						if(j<=skillhurt[k]&&dp[j]>=skillCost[k])
						{
							printf("%d\n",i);
							flag=true;
							break;
						}
						else if(j>skillhurt[k]&&dp[j]>=skillCost[k])
							dp[j-skillhurt[k]]=max(dp[j-skillhurt[k]],
										dp[j]-skillCost[k]+t);
					}

				}
				if(flag==true)
					break;
			}
			if(flag==true)
				break;
		}

		if(flag==false)printf("My god\n");
	}
	return 0;
}

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究与仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解与实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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