调试程序出现-1.#IND000这是什么原因,请各位指教!

circleyuanyuan 2009-05-21 04:11:36
请问大家有没有遇到这种情况,数据都是double型的,经过计算后,有些数据显示不出来,只显示1.#IND000,难道是溢出了?大部分数正常显示了。请大家给些建议,先谢谢了!
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circleyuanyuan 2009-05-25
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谢谢大家,问题解决了,改为long float 型就好了,但是算法还要再改,否则没法完成后面的工作。
结贴......
rxd237 2009-05-22
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典型的溢出而已
梅文海 2009-05-22
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[Quote=引用 4 楼 circleyuanyuan 的回复:]
我在头文件中定义的public:double Angle_Vector12[ADD];这样几个数组,VC中运算后(简单的求和,平方,开方等运算),例如:
Vector_1Value[k]=::sqrt(::pow(Vector_1[k].x,2)+::pow(Vector_1[k].y,2)+::pow(Vector_1[k].z,2));
Vector_2Value[k]=::sqrt(::pow(Vector_2[k].x,2)+::pow(Vector_2[k].y,2)+::pow(Vector_2[k].z,2));
Angle_Vector12[k]=(::acos(temp/(Vector_1Value[k]*Vector_2Value[k])))*180/pai;
debu…
[/Quote]

建议你调试的时候仔细看看参与计算的每一个值,另外我想你这个应该是超界了,你尝试把结果除以一个很大的数,比如 10的10次方,看看还能不能显示
cnzdgs 2009-05-21
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#INF表示溢出,前面有负号表示超出了所能表示的最小负数。
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把变量都初始化一下
biweilun 2009-05-21
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精度不够?
biweilun 2009-05-21
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你这个是什么样的数字啊?
circleyuanyuan 2009-05-21
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还是没有解决,采用1楼建议的先初始化,结果还是那样,就两个数怎么也不行,我想可能是算得的数值太小了,可能显示不出来?
circleyuanyuan 2009-05-21
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不是除0的问题,确实有除0的,显示的是1.#INF,只有两个数显示的是-1.#IND,哪里的问题呢?我再想想,先谢谢各位!
kilvdn 2009-05-21
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除0会导致出现上述结果 楼主调试一下看看
aaaa3105563 2009-05-21
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帮顶··
梧桐168 2009-05-21
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除0了吧
circleyuanyuan 2009-05-21
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我在头文件中定义的public:double Angle_Vector12[ADD];这样几个数组,VC中运算后(简单的求和,平方,开方等运算),例如:
Vector_1Value[k]=::sqrt(::pow(Vector_1[k].x,2)+::pow(Vector_1[k].y,2)+::pow(Vector_1[k].z,2));
Vector_2Value[k]=::sqrt(::pow(Vector_2[k].x,2)+::pow(Vector_2[k].y,2)+::pow(Vector_2[k].z,2));
Angle_Vector12[k]=(::acos(temp/(Vector_1Value[k]*Vector_2Value[k])))*180/pai;
debug时,其中几个数就显示的-1.#IND000,其实Angle_Vector12就是个角度,我想用算出的这些角度进行后面的实验。
谢谢 !
goodname 2009-05-21
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计算过程中如果出现很小的数或者非法什么的,就会出现这个.

你可以贴点代码来看看.
xsc2001 2009-05-21
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没有初始化的情况下是一个超级小的负数。所以最好初始化成0,这也是一种好习惯,定义变量后一定要初始化。
xsc2001 2009-05-21
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不是,这个原因是因为你是在debug下运行,所以变量的初值是随机的,是一个很小的值,如果你在release下运行则没问题,因为release会自动给变量赋于一个初值0,所以在debug下定义了变量后,最好先初始化,赋一个初值,这样就可以了。
内容概要:本文系统研究了基于豪猪优化算法(CPO)的多无人机协同集群在三维空间中的避障路径规划问题,聚焦于实现以最低成本为目标的航迹优化,综合考虑路径长度、飞行高度、威胁规避及转弯角度等多个关键因素。通过构建精细化的三维环境模型与多无人机协同机制,采用Matlab平台实现CPO算法的仿真与验证,充分展示了该算法在复杂动态障碍环境下的高效搜索能力与全局优化性能。研究不仅涵盖了路径规划的数学建模与目标函数设计,还深入探讨了算法的收敛特性与鲁棒性,为智能群体系统在实际场景中的应用提供了理论依据与技术支撑。; 适合人群:具备一定编程基础和优化算法背景,从事无人机系统控制、智能路径规划、群体协同、人工智能与自动化等相关领域的科研人员、高校研究生及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于多无人机协同执行侦察、灾害监测、应急救援、区域巡检等复杂任务中的自主路径规划;②为智能优化算法在三维动态环境下的路径决策问题提供可复现的技术范例;③支持研究人员对CPO算法与其他主流群智能算法(如PSO、GWO、WOA等)进行性能对比与改进研究,推动路径规划技术的发展。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解目标函数的多维度建模方式与CPO算法的迭代优化流程,可通过调整环境参数与约束条件进行仿真实验,对比不同算法在相同场景下的路径质量与收敛速度,从而深入掌握其优势与适用边界。
内容概要:本文围绕电动汽车参与电力系统运行备用的能力评估展开深入研究,利用Matlab代码实现对电动汽车集群提供运行备用服务的建模与仿真分析。研究重点在于量化电动汽车作为分布式灵活资源参与电网辅助服务的潜力,通过构建精细化的数学模型,分析其可调功率容量、响应速度、时空分布特性及聚合能力,并采用多面体聚合、内近似模型与闵可夫斯基和等先进方法精确刻画其可调度能力边界。研究进一步结合大规模电动汽车接入场景,探讨其在多时间尺度调度框架下参与调峰、调频等辅助服务的优化策略,评估其对提升高比例可再生能源电网灵活性与稳定性的贡献,最终通过仿真验证所提模型与方法的有效性与实用性。; 适合人群:具备电力系统分析、智能电网、新能源汽车或优化调度等相关专业背景,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事科研、工程应用的高校研究生、科研人员及电力行业工程师。; 使用场景及目标:①精确评估大规模电动汽车集群在不同约束条件下可提供的运行备用容量;②研究电动汽车在日前、日内及实时调度中的动态响应能力与优化调度策略;③为高渗透率新能源电力系统提供基于移动储能的灵活性资源解决方案,支撑电网安全经济运行。; 阅读建议:建议结合Matlab代码与技术文档同步学习,重点关注多面体聚合建模、能力边界计算及优化调度算法的设计与实现,可进一步拓展至V2G(车辆到电网)、需求响应等互动场景进行二次开发与应用验证。

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