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急问:谁有Djistra的最短路由路径算法程序啊
fanz2000
2002-05-16 11:16:16
thanks
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急问:谁有Djistra的最短路由路径算法程序啊
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fanz2000
2002-05-17
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thanks very much
starfish
2002-05-16
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#define infinity 1000000 // a big int
#define max_vertexes 50 // the max count of vertexes
typedef int Graph[max_vertexes][max_vertexes]; // use adjacent matrix to represent graph
/*===============================================
单源最短路径
Dijkstra 算法
适用条件:所有边的权非负
!!注意:
1.输入的图的权必须非负
2.顶点标号从0开始
3.当i,j不相邻时G[i,j]=infinity
================================================*/
int Dijkstra(Graph G,int n,int s,int t, int path[])
{
int i,j,w,minc, d[max_vertexes], mark[max_vertexes];
for (i=0; i<n; i++) mark[i]=0;
for (i=0; i<n; i++)
{
d[i]=G[s][i];
path[i]=s;
}
mark[s]=1; path[s]=0; d[s]=0;
for(i=1; i<n; i++)
{
minc = infinity;
w = 0;
for( j = 0; j < n; j++ )
if( ( mark[j]==0 ) && ( minc >= d[j] ) ) {
minc=d[j];w=j;
}
mark[w]=1;
for(j=0; j<n; j++)
if( (mark[j]==0) && ( G[w][j] != infinity ) && ( d[j] > d[w]+G[w][j] ) )
{
d[j]=d[w]+G[w][j];
path[j]=w;
}
}
return d[t];
}
多重复数群的到标准模型.pdf
多重复数群的到标准模型.pdf
【水下机器人建模】基于QLearning自适应强化学习PID控制器在AUV中的应用研究(Matlab代码实现)
内容概要:本文研究了基于QLearning自适应强化学习的PID控制器在自主水下航行器(AUV)中的应用,通过Matlab代码实现了对水下机器人的动力学建模与运动控制。重点探讨了将强化学习
算法
QLearning与传统PID控制相结合的方法,以提升AUV在复杂、时变及非线性水下环境中的自适应控制能力。文中系统分析了AUV的运动学与动力学特性,阐述了传统PID参数整定面临的挑战,并提出采用QLearning
算法
在线动态优化PID控制器的比例、积分和微分参数,从而实现对系统误差、响应速度、超调量等性能指标的综合优化。通过Matlab仿真实验验证了该复合控制策略在轨迹跟踪精度、抗外部干扰能力和系统鲁棒性方面的显著优势,充分展示了强化学习在智能水下装备自主控制领域的可行性和应用潜力。; 适合人群:具备自动控制理论基础、强化学习基础知识及Matlab编程能力的研究生、科研人员和自动化、海洋工程、机器人等相关领域的技术研发人员。; 使用场景及目标:①用于水下机器人、无人潜航器等智能移动装备的高精度运动控制系统设计与开发;②开展强化学习与经典控制理论融合创新的教学案例与科学研究;③解决传统固定参数PID控制器在面对模型不确定性和环境扰动时适应性差、控制性能下降的关键问题。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,重点关注QLearning
算法
中状态空间、动作空间的设计逻辑以及奖励函数的构建原则,深入理解其在参数寻优过程中的作用机制,并可通过调整环境参数和初始条件来测试
算法
的鲁棒性与泛化能力。
视频模型GGUF量化元数据工具|原创源码+测试+离线报告
原创本地工程分析工具合集单项资源。每个压缩包均包含完整 JavaScript/Node.js 源码、3 项自动化测试、可复现合成示例、离线 HTML/JSON/SVG 报告、1080×720 真实运行效果图、README、运行说明、功能清单、MIT License 及原创授权声明。Node.js 18+ 可直接运行,零第三方运行依赖,适合开发者进行工程预检、质量审查和交付复核。
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