while((distance_to_target > branch_length) || hasObstacle(target, Xnew) || count < 2000)

时间: 2024-01-29 21:59:03 浏览: 53
{ // Code to generate new random node // ... // Check if new node is closer to target than current node if (distance_to_new < distance_to_target) { // Check if path from current node to new node is obstacle-free if (!hasObstacle(Xnearest, Xnew)) { // Update target node and branch length target = Xnew; branch_length = distance_to_new; } } // Increment iteration count count++; } // Code to return path from start to target node // ...
相关问题

开发线性插值程序 # 在这个文件中完成Interp类的定义 class Interp: def __init__(self, x, y): self.x = x self.y = y def predict(self, xnew): # 对于一个xnew,返回插值结果 return 111 def predict_lst(self, xnew_lst): # 返回一个列表, 每个元素都是xnew_lst元素的插值结果 return [111, 111]

好的,我可以帮你完成这个任务。下面是一个简单的线性插值程序的实现。 ```python class Interp: def __init__(self, x, y): self.x = x self.y = y def predict(self, xnew): # 对于一个xnew,返回插值结果 if xnew <= self.x[0]: return self.y[0] elif xnew >= self.x[-1]: return self.y[-1] else: for i in range(len(self.x) - 1): if xnew >= self.x[i] and xnew <= self.x[i + 1]: x1, y1 = self.x[i], self.y[i] x2, y2 = self.x[i + 1], self.y[i + 1] return y1 + (y2 - y1) * (xnew - x1) / (x2 - x1) def predict_lst(self, xnew_lst): # 返回一个列表, 每个元素都是xnew_lst元素的插值结果 return [self.predict(xnew) for xnew in xnew_lst] ``` 在这个实现中,我们首先在构造函数中存储了x和y的值。在predict方法中,我们对xnew进行线性插值计算,并返回结果。对于predict_lst方法,我们对xnew_lst中的每个元素调用predict方法,并将插值结果存储在列表中返回。

if(~hasObstacle([floor(Xnear(1)),floor(Xnear(2))], [floor(Xnew(1)),floor(Xnew(2))])) current_no_of_nodes = size(Tree,2);

This code snippet is checking if there is no obstacle between two nodes in a tree. If there is no obstacle, then it updates the current number of nodes in the tree. The inputs to the function `hasObstacle` are the coordinates of two points: `[floor(Xnear(1)),floor(Xnear(2))]` and `[floor(Xnew(1)),floor(Xnew(2))]`. The `floor` function is used to round off the coordinates to the nearest integer values. The `~` symbol in front of the function call is a logical NOT operator, which means it will return true if there is no obstacle between the two points. If the `hasObstacle` function returns false (i.e., there is no obstacle), then the size of the `Tree` matrix (which stores the nodes in the tree) is updated to `current_no_of_nodes`. This means that a new node has been added to the tree.
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请解释下面的matlab代码 Nrollers = 9; PD = 39.04; RD = 7.94; BPFtheo = ShaftSpeed*Nrollers/2*(1-RD/PD); BPFtol = 0.10; envnew = abs(hilbert(xnew)); SESnew = fft(envnew); [~,iBPF] = max(SESnew.*((abs(fnew-BPFtheo)/BPFtheo)<BPFtol)); BPFact = fnew(iBPF); Tacho = ifft(SESnew.*((abs(fnew-BPFact)/BPFact)<BPFtol)); theta = (unwrap(angle(Tacho)) + pi)/(2*pi); FsOT = round(Fsnew/BPFact); periodsOT = floor(theta(end)-2); thetaOT = 1 + [0:FsOT*periodsOT-1]'/FsOT; xOT = interp1(theta,xnew,thetaOT,'spline').'; xOTre = reshape(xOT,FsOT,periodsOT); envcut = abs(hilbert(xcut)); SEScut = fft(envcut); Tachocut = ifft(SEScut.*((abs(f-BPFact)/BPFact)<BPFtol)); thetacut = (unwrap(angle(Tachocut)) + pi)/(2*pi); FsOTcut = round(Fs/BPFact); periodsOTcut = floor(thetacut(end)-1); thetaOTcut = 1 + [0:FsOTcut*periodsOTcut-1]'/FsOTcut; xOTcut = interp1(thetacut,xcut,thetaOTcut,'spline').'; xOTrecut = reshape(xOTcut,FsOTcut,periodsOTcut); Xlow = Xcut(f>=fmin2 & f<=fmax2); Xlow = [Xlow;zeros(length(Xlow),1)]; Llow = length(Xlow); xlow = Llow/L*ifft(Xlow,'symmetric'); Fslow = (Llow - 1)/(T2-T1); tlow = [0:Llow-1]'/Fslow; flow = [0:Llow-1]'/Llow*Fslow; envlow = abs(hilbert(xlow)); SESlow = fft(envlow); Tacholow = ifft(SESlow.*((abs(flow-BPFact)/BPFact)<BPFtol)); thetalow = (unwrap(angle(Tacholow)) + pi)/(2*pi); FsOTlow = round(Fslow/BPFact); periodsOTlow = floor(thetalow(end)-1); thetaOTlow = 1 + [0:FsOTlow*periodsOTlow-1]'/FsOTlow; xOTlow = interp1(thetalow,xlow,thetaOTlow,'spline').'; xOTrelow = reshape(xOTlow,FsOTlow,periodsOTlow);

% 22个点的坐标points = [-0.54, 2.38; 0.05, 2.41;0.12,1.21;0.22,3.12;0.82,2.28;0.78,-1.98;1.42,6.72;1.52,5.48;1.38,5.02;1.41,4.53;1.98,2.62;1.78,1.83;1.82,0.74;2.91,1.78;3.52,-0.82;3.62,3.18;3.71,-0.21;4.18,1.85;4.25,1.12;4.03,-2.02;5.02,2.82;6.32,-0.54];% 固定的三个点的坐标A = [1.34, -1.18]; B = [1.72, 1.32]; C = [3.75, 1.95];% 初始点x为22个点的重心x = [mean(points(:,1)), mean(points(:,2))];% 禁忌表tabuList = [];% 目标函数的初始值f = inf;% 禁忌搜索的参数设置maxIter = 100; % 最大迭代次数tabuTenure = 5; % 禁忌长度for iter = 1:maxIter % 计算22个点到x的距离 dist = sqrt(sum((points - x).^2, 2)); % 判断是否符合规定 isFeasible = dist < sqrt(sum((points - A).^2, 2)) & ... dist < sqrt(sum((points - B).^2, 2)) & ... dist < sqrt(sum((points - C).^2, 2)); % 计算目标函数值 fNew = sum(min([dist, sqrt(sum((points - A).^2, 2)), sqrt(sum((points - B).^2, 2)), sqrt(sum((points - C).^2, 2))], [], 2)); % 更新禁忌表 if fNew < f tabuList = [tabuList; find(~isFeasible)]; else tabuList = [tabuList(2:end); find(~isFeasible)]; end % 去除禁忌表中的重复元素 tabuList = unique(tabuList); % 选择下一个点作为新的x dist(isFeasible) = inf; % 将可行点的距离设为无穷大 [~, idx] = min(dist); % 选择距离最近的非禁忌点 xNew = points(idx,:); % 更新目标函数值和x f = fNew; x = xNew; % 更新禁忌表中各元素的禁忌长度 for i = 1:length(tabuList) if tabuList(i) ~= idx tabuTenureList(tabuList(i)) = tabuTenureList(tabuList(i)) - 1; end end % 将新的禁忌元素加入禁忌表 tabuList = [tabuList, idx]; tabuTenureList(idx) = tabuTenure; % 更新禁忌表中各元素的禁忌长度 tabuTenureList = tabuTenureList - 1; tabuList(tabuTenureList <= 0) = []; tabuTenureList(tabuTenureList <= 0) = []; % 输出当前迭代次数和目标函数值 fprintf('Iteration %d: f = %f\n', iter, f);end% 输出最终结果fprintf('The optimal location is (%f, %f).\n', x(1), x(2));运行得到结果

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