优化这段代码rand()%9+1
时间: 2023-11-03 15:04:20 浏览: 34
可以使用 C++11 中的 `<random>` 库来优化这段代码,具体实现如下:
```c++
#include <random>
std::random_device rd; // 用于获得随机种子
std::mt19937 gen(rd()); // 用于生成随机数的引擎
std::uniform_int_distribution<> dis(1, 9); // 生成 [1, 9] 之间的整数
int random_num = dis(gen); // 生成随机数
```
这段代码使用了更加高效和均匀的随机数生成方式,生成的随机数分布更加均匀,避免了 `rand()` 函数可能存在的一些问题。
相关问题
将这段代码改写成基于灰狼优化算法的matlab代码
以下是基于灰狼优化算法的matlab代码实现:
```
function [duty, iterations] = GWO_MPPT(vpv, ipv)
% 初始化参数
num = 10; % 灰狼群体数量
iter_max = 15; % 最大迭代次数
a = 2; % 灰狼搜索参数
A = zeros(num, num);
C = zeros(num, num);
b = 2; % 控制参数
l = 1; % 初代灰狼位置
u = 10; % 初代灰狼位置
w = 0.2; % 衰减因子
dc = linspace(0, 0.7, num); % 初始控制信号
dbest = dc(l); % 最佳控制信号
counter = 0; % 计数器
iteration = 0; % 迭代次数
duty = dc(l); % 初始控制信号
iterations = iteration; % 记录迭代次数
% 计算初始灰狼位置和适应度值
for i = 1:num
A(:,i) = dc';
C(:,i) = dc';
end
for i = 1:num
for j = 1:num
d = A(:,i) - a * C(:,j);
d = max(d, 0);
d = min(d, 1);
p = vpv .* ipv .* d';
fitness(i,j) = -sum(p);
end
end
% 开始迭代
while iteration <= iter_max
for i = 1:num
% 更新控制参数b
b = 2 - iteration * ((2) / iter_max);
% 更新灰狼位置
r1 = rand();
r2 = rand();
A1 = 2 * b * r1 - b;
C1 = 2 * r2;
D_alpha = abs(C1 * dbest' - A(i,:)');
X1 = dbest' - A1 * D_alpha;
r1 = rand();
r2 = rand();
A2 = 2 * b * r1 - b;
C2 = 2 * r2;
D_beta = abs(C2 * dbest' - A(i,:)');
X2 = dbest' - A2 * D_beta;
r1 = rand();
r2 = rand();
A3 = 2 * b * r1 - b;
C3 = 2 * r2;
D_delta = abs(C3 * dbest' - A(i,:)');
X3 = dbest' - A3 * D_delta;
% 更新控制信号
D = (X1 + X2 + X3) / 3;
D = max(D, 0);
D = min(D, 1);
% 计算适应度值
p = vpv .* ipv .* D';
f = -sum(p);
% 更新最佳控制信号
if f < fitness(i)
fitness(i) = f;
A(i,:) = D;
end
end
% 更新迭代次数和最佳控制信号
iteration = iteration + 1;
[fmin, index] = min(fitness);
dbest = A(index,:);
% 更新控制信号
if counter >= 1 && counter <= 100
duty = dc(l);
counter = counter + 1;
elseif u <= num
dc(u) = dbest(u);
duty = dc(u);
u = u + 1;
counter = 1;
else
u = 1;
counter = 1;
iteration = iteration + 1;
duty = dbest(l);
dc = w * dc + (1 - w) * dbest; % 衰减控制信号
end
% 记录迭代次数
iterations = iteration;
end
end
```
这个代码使用灰狼优化算法代替了原来的TS-OMP算法,实现了光伏电池板的最大功率点追踪。在算法中,灰狼的位置代表控制信号的候选值,灰狼的适应度值代表控制信号对应的功率值。灰狼优化算法通过不断更新灰狼的位置和适应度值,找到最佳控制信号,从而达到最大功率点追踪的目的。
帮我优化这段代码,并将顾客离队评分完善,用c语言
好的,下面是优化后的代码并完善顾客离队评分的示例:
```c
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>
// 定义顾客结构体
typedef struct {
int id; // 顾客编号
int score; // 顾客离队评分
} Customer;
// 生成指定范围内的随机数
int random_int(int min, int max) {
return rand() % (max - min + 1) + min;
}
// 评分函数,返回一个 1~5 的随机整数
int score() {
return random_int(1, 5);
}
int main() {
srand(time(NULL)); // 随机数种子初始化
int n = 10; // 顾客数量
Customer customers[n]; // 创建顾客数组
// 初始化顾客数组
for (int i = 0; i < n; i++) {
customers[i].id = i + 1;
customers[i].score = 0;
}
// 模拟顾客离队评分过程
for (int i = 0; i < n; i++) {
printf("顾客 %d 离队评分:", customers[i].id);
customers[i].score = score();
printf("%d\n", customers[i].score);
}
// 计算顾客离队评分总和
int sum = 0;
for (int i = 0; i < n; i++) {
sum += customers[i].score;
}
// 计算平均评分并输出
double avg = (double)sum / n;
printf("顾客离队评分平均值为 %.2f\n", avg);
return 0;
}
```
这个示例程序中,我们使用了结构体来定义顾客类型。在初始化顾客数组时,我们将每个顾客的编号设置为数组下标加一,将评分初始化为 0。然后,我们通过模拟顾客离队评分的过程,为每个顾客随机生成一个 1~5 的评分。最后,我们计算出所有顾客评分的总和以及平均值,并将平均值输出。
这个示例程序还可以进一步优化,比如可以将顾客数量和评分范围作为命令行参数传入程序,以便更灵活地配置。另外,我们还可以使用更好的随机数生成算法,以避免出现重复的评分。