11346 - Probability

本文介绍了一种概率计算的方法,该方法在特定条件下能够有效避免出现错误答案(WA)。通过对比不同公式,发现当m值较小时原公式可能出现偏差,采用新公式可以得到正确结果。

不知道为什么,用刘如佳给的公式老是WA,估计是m很小时出现了错误。 用了另一个公式就行了。。

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int main() {
    int T; cin>>T;
    while(T--) {
        double a,b,s,p;
        cin>>a>>b>>s;
        if(s>=a*b) p=0;
        else if(s==0) p=1;
        else  p=(a*b-s-s*(log(a)-log(s/b)))/(a*b);
        printf("%.6lf",p*100);
        cout<<"%\n";
    }
    return 0;
}



【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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