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using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Web;
using System.Web.UI;
using System.Web.UI.WebControls;
using System.Drawing;
using System.IO;
using System.Text;

public partial class _Default : System.Web.UI.Page
{
    protected void Page_Load(object sender, EventArgs e)
    {
        System.Drawing.Image img = new Bitmap(200, 60);
        Graphics g = Graphics.FromImage(img);
        this.dealimage(img, 2000);
        g.DrawLine(Pens.Red, 0, 0, 200, 60);
        string code = this.GenerateCode();
        Font font = new Font("宋体", 24, FontStyle.Bold | FontStyle.Italic | FontStyle.Strikeout);
        g.DrawString(code, font, Brushes.GreenYellow, 10, 10);

        this.Response.Clear();
        MemoryStream ms = new MemoryStream();
        img.Save(ms, System.Drawing.Imaging.ImageFormat.Jpeg);
        this.Response.BinaryWrite(ms.ToArray());
        this.Response.Flush();
        this.Response.End();

    }
    private void dealimage(System.Drawing.Image img, int nums)
    {
        Bitmap b = img as Bitmap;
        Random ran = new Random();
        for (int i = 0; i < nums; i++)
        {
            b.SetPixel(ran.Next(0, img.Width), ran.Next(0, img.Height), Color.White);
        }
    }


    private string GenerateCode()
    {
        Random ran = new Random(DateTime.Now.Millisecond);
        StringBuilder sb = new StringBuilder(6);
        for (int i = 0; i < 6; i++)
        {
            sb.Append(ran.Next(0, 9));
        }
        return sb.ToString();

    }
}
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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