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

时间: 2024-01-29 22:59:03 浏览: 49
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测量目标之间的距离

{ // 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 // ...
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解释 int nSize = pdPoints.size(); if (nSize < 3) { return; } vector<double>vdX; vector<double>vdY; double dMeanX = 0, dMeanY = 0; for (Point2d p : pdPoints) { vdX.push_back(p.x); vdY.push_back(p.y); dMeanX += p.x; dMeanY += p.y; } dMeanX /= (nSize * 1.); dMeanY /= (nSize * 1.); double Xi = 0, Yi = 0, Zi = 0; double Mz = 0, Mxy = 0, Mxx = 0, Myy = 0, Mxz = 0, Myz = 0, Mzz = 0, Cov_xy = 0, Var_z=0; double A0 = 0, A1 = 0, A2 = 0, A22 = 0; double Dy = 0, xnew = 0, x = 0, ynew = 0, y = 0; double DET = 0, Xcenter = 0, Ycenter = 0; for (int i = 0; i < nSize; i++) { Xi = vdX[i] - dMeanX; // centered x-coordinates Yi = vdY[i] - dMeanY; // centered y-coordinates Zi = Xi * Xi + Yi * Yi; Mxy += Xi * Yi; Mxx += Xi * Xi; Myy += Yi * Yi; Mxz += Xi * Zi; Myz += Yi * Zi; Mzz += Zi * Zi; } Mxx /= (nSize * 1.); Myy /= (nSize * 1.); Mxy /= (nSize * 1.); Mxz /= (nSize * 1.); Myz /= (nSize * 1.); Mzz /= (nSize * 1.); Mz = Mxx + Myy; Cov_xy = Mxx * Myy - Mxy * Mxy; Var_z = Mzz - Mz * Mz; A2 = 4.0 * Cov_xy - 3.0 * Mz * Mz - Mzz; A1 = Var_z * Mz + 4.0 * Cov_xy * Mz - Mxz * Mxz - Myz * Myz; A0 = Mxz * (Mxz * Myy - Myz * Mxy) + Myz * (Myz * Mxx - Mxz * Mxy) - Var_z * Cov_xy; A22 = A2 + A2; // finding the root of the characteristic polynomial // using Newton's method starting at x=0 // (it is guaranteed to converge to the right root) x = 0., y = A0; for (int i = 0; i < 99; i++) // usually, 4-6 iterations are enough { Dy = A1 + x * (A22 + 16. * x * x); xnew = x - y / Dy; if ((xnew == x) || (!isfinite(xnew))) { break; } ynew = A0 + xnew * (A1 + xnew * (A2 + 4.0 * xnew * xnew)); if (abs(ynew) >= abs(y)) { break; } x = xnew; y = ynew; } DET = x * x - x * Mz + Cov_xy; Xcenter = (Mxz * (Myy - x) - Myz * Mxy) / DET / 2.0; Ycenter = (Myz * (Mxx - x) - Mxz * Mxy) / DET / 2.0; dRadius = sqrt(Xcenter * Xcenter + Ycenter * Ycenter + Mz - x - x); pdCenter = Point2d(Xcenter + dMeanX, Ycenter + dMeanY);

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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