作业:C++作业2-项目1

本文介绍了一个简单的C++程序,用于根据输入的身高计算标准体重,并判断实际体重是否偏轻、正常或偏重。该程序通过简单的数学公式计算理想体重范围,并据此给出体重状态反馈。

一、问题及代码

文件名称:122.cpp
作者:张煜宇
完成日期:2017年3月8日
版本号:v1.0
对任务及求解方法的描述部分:无
输入描述:无
问题描述:无
程序输入:无
问题分析:略
算法设计:略

#include<iostream>
using namespace std;
int main()
{
	double m,n,sum;
	cout<<"输入身高:";
	cin>>m;
	cout<<"输入实际体重:";
	cin>>n;
	sum=m-100;
	cout<<"标准体重:"<<sum;
	if(n>=1.2*sum)
		cout<<"超重";
	if(n<=0.8*sum)
		cout<<"超轻";
	else
		cout<<"正常";
	while(1);
	return 0;
}

二、运行结果

作业:C++作业2-项目1作业:C++



内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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