oj刷(1)3

定义一个矩形类,数据成员包括左下角和右上角坐标,定义的成员函数包括必要的构造函数、输入坐标的函数,实现矩形加法,以及计算并输出矩形面积的函数。要求使用提示中给出的测试函数并不得改动。
  两个矩形相加的规则是:决定矩形的对应坐标分别相加,如
    左下角(1,2),右上角(3,4)的矩形,与
    左下角(2,3),右上角(4,5)的矩形相加,得到的矩形是
    左下角(3,5),右上角(7,9)的矩形。
  这个规则没有几何意义,就这么定义好了。
  输出面积的功能通过重载"<<"运算完成。
  本题可以在2383的基础上扩展完成。<pre name="code" class="cpp">#include <iostream>

using namespace std;


class Rectangle
{
public:
    Rectangle();
    Rectangle(double,double,double,double);
    Rectangle operator+(Rectangle &p2);
    friend ostream&operator<<(ostream&,Rectangle&);
    void input();
private:
    double x1;
    double y1;
    double x2;
    double y2;
};
Rectangle::Rectangle()
{
    x1=0;
    y1=0;
    x2=0;
    y2=0;
}
Rectangle::Rectangle(double a,double b,double c,double d)
{
    x1=a;
    y1=b;
    x2=c;
    y2=d;
}
Rectangle Rectangle::operator+(Rectangle &p2)
{
    Rectangle p;
    p.x1=x1+p2.x1;
    p.y1=y1+p2.y1;
    p.x2=x2+p2.x2;
    p.y2=y2+p2.y2;
    return p;
}
ostream&operator<<(ostream&output,Rectangle&p)
{
    output<<(p.x2-p.x1)*(p.y2-p.y1)<<endl;
    return output;
}
void Rectangle::input()
{
    cin>>x1>>y1>>x2>>y2;
}
int main()
{

    Rectangle p1(1,1,6,3),p2,p3;

    p2.input();

    p3=p1+p2;

    cout<<p3;

    return 0;

}





                
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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