Android粒子效果示例代码

时间: 2023-03-30 17:02:02 浏览: 51
你可以在CSDN上找到许多Android粒子效果的示例代码,例如使用Canvas和SurfaceView实现的粒子效果、使用OpenGL ES实现的粒子效果等等。你可以根据自己的需求选择合适的示例代码进行学习和使用。
相关问题

C++ 光滑粒子动力学代码示例

### 回答1: 下面是一个简单的光滑粒子动力学(Smooth Particle Dynamics,SPH)代码示例,它基于Lattice Boltzmann方法模拟流体的运动。 ``` #include <iostream> #include <cmath> const int N = 1000; // 粒子数量 const float h = 0.1; // 核函数半径 const float m = 1.0; // 粒子质量 const float rho0 = 1000.0; // 密度 const float k = 1.0; // 气体常数 const float dt = 0.01; // 时间步长 // 初始化粒子位置和速度 float x[N], y[N], vx[N], vy[N]; for (int i = 0; i < N; i++) { x[i] = i * h; y[i] = 0.0; vx[i] = 0.0; vy[i] = 0.0; } // 模拟时间循环 for (float t = 0.0; t < 10.0; t += dt) { // 更新粒子位置 for (int i = 0; i < N; i++) { x[i] += vx[i] * dt; y[i] += vy[i] * dt; } // 计算粒子间的互动力 for (int i = 0; i < N; i++) { float fx = 0.0, fy = 0.0; // 互动力 for (int j = 0; j < N; j++) { if (i == j) continue; // 自身不能作用力 float dx = x[j] - x[i]; float dy = y[j] - y[i]; float r2 = dx * dx + dy * dy; // 距离的平方 float r = std::sqrt(r2); // 距离 float q = r / h; // 重心距离 if (q > 2.0) continue; // 超出核函数范围 float u = h - r; // 相对位移 float w = u / h; // 核函数 fx += m * (k * u + vx[j]) * w / rho0; // 气体力 + 阻力力 fy += m * ### 回答2: C光滑粒子动力学代码示例是用C语言编写的一段代码示例,用于模拟光滑粒子的运动动力学。 光滑粒子动力学是研究物体在光滑表面上的运动的一种方法,其中假设物体与表面之间没有任何摩擦力。这种动力学模型广泛应用于机械工程、物理学和计算机图形学等领域。 以下是一个简单的C光滑粒子动力学代码示例: ```c #include <stdio.h> struct Particle { float position[2]; float velocity[2]; float acceleration[2]; float mass; }; void updatePosition(struct Particle *particle, float dt) { particle->position[0] += particle->velocity[0] * dt; particle->position[1] += particle->velocity[1] * dt; } void updateVelocity(struct Particle *particle, float dt) { particle->velocity[0] += particle->acceleration[0] * dt; particle->velocity[1] += particle->acceleration[1] * dt; } int main() { struct Particle myParticle; myParticle.position[0] = 0.0; myParticle.position[1] = 0.0; myParticle.velocity[0] = 1.0; myParticle.velocity[1] = 1.0; myParticle.acceleration[0] = 0.0; myParticle.acceleration[1] = -9.8; myParticle.mass = 1.0; float dt = 0.1; // 时间步长 for (int i = 0; i < 10; i++) { updatePosition(&myParticle, dt); updateVelocity(&myParticle, dt); printf("Position: (%f, %f)\n", myParticle.position[0], myParticle.position[1]); printf("Velocity: (%f, %f)\n", myParticle.velocity[0], myParticle.velocity[1]); } return 0; } ``` 以上示例代码定义了一个包含粒子属性(位置、速度、加速度和质量)的结构体,并实现了更新粒子位置和速度的函数。在主函数中,我们创建了一个名为myParticle的粒子对象,并设置其初始属性。然后,通过循环迭代,以特定时间步长更新粒子的位置和速度,并通过printf函数打印粒子的位置和速度。最后,返回0表示程序运行成功。 通过运行这段C代码示例,我们可以模拟出光滑粒子在给定的时间间隔内的运动轨迹,并获取相应的位置和速度信息。 ### 回答3: C 光滑粒子动力学代码示例是一种用于模拟光滑粒子在物理系统中运动的代码。光滑粒子动力学是研究物质微观尺度上基本粒子的运动规律的领域。以下是一个简单的C代码示例来模拟光滑粒子动力学: ```c #include <stdio.h> // 定义光滑粒子结构体 typedef struct { double position; double velocity; double mass; } Particle; // 更新粒子位置和速度 void updateParticle(Particle *particle, double dt) { double acceleration = 9.8; // 假设加速度为常数 // 根据牛顿第二定律更新速度和位置 double netForce = particle->mass * acceleration; particle->velocity += netForce * dt; particle->position += particle->velocity * dt; } int main() { Particle particle; // 初始化粒子的初始状态 particle.position = 0.0; particle.velocity = 0.0; particle.mass = 1.0; double dt = 0.1; // 时间步长 for (int i = 0; i < 100; i++) { updateParticle(&particle, dt); // 更新粒子状态 printf("时间步 %d:粒子位置:%f,粒子速度:%f\n", i, particle.position, particle.velocity); } return 0; } ``` 在上面的代码示例中,我们定义了一个光滑粒子的结构体,包含了粒子的位置、速度和质量等属性。然后,我们定义了一个更新粒子位置和速度的函数`updateParticle`,该函数根据牛顿第二定律来更新粒子的状态。在主函数中,我们初始化了一个粒子,并通过循环多次调用`updateParticle`函数来模拟粒子的运动过程。在每一步模拟中,我们打印出粒子的位置和速度信息。 这个C代码示例可以用于模拟任意数量的光滑粒子在物理系统中的运动。通过调整参数和添加其他计算模型,我们还可以模拟更复杂的物理现象。

html粒子特效代码

以下是一个简单的 HTML 粒子特效代码示例,你可以根据自己的需要进行修改和调整: ```html <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>粒子特效</title> <style> body { margin: 0; padding: 0; background: black; height: 100vh; } canvas { display: block; position: absolute; top: 0; left: 0; z-index: -1; } </style> </head> <body> <canvas id="particles"></canvas> <script> var canvas = document.getElementById("particles"); canvas.width = window.innerWidth; canvas.height = window.innerHeight; var ctx = canvas.getContext("2d"); var particles = []; var particleCount = 100; var particleSpeed = 2; function Particle() { this.x = Math.random() * canvas.width; this.y = Math.random() * canvas.height; this.vx = (Math.random() - 0.5) * particleSpeed; this.vy = (Math.random() - 0.5) * particleSpeed; this.radius = Math.random() * 3; this.color = "white"; } function createParticles() { for (var i = 0; i < particleCount; i++) { particles.push(new Particle()); } } function updateParticles() { for (var i = 0; i < particleCount; i++) { var particle = particles[i]; particle.x += particle.vx; particle.y += particle.vy; if (particle.x < 0 || particle.x > canvas.width) { particle.vx = -particle.vx; } if (particle.y < 0 || particle.y > canvas.height) { particle.vy = -particle.vy; } } } function drawParticles() { ctx.clearRect(0, 0, canvas.width, canvas.height); for (var i = 0; i < particleCount; i++) { var particle = particles[i]; ctx.beginPath(); ctx.arc(particle.x, particle.y, particle.radius, 0, Math.PI * 2); ctx.fillStyle = particle.color; ctx.fill(); } } function loop() { updateParticles(); drawParticles(); requestAnimationFrame(loop); } createParticles(); loop(); </script> </body> </html> ``` 该代码会在页面上生成一个黑色背景,并在其上显示出多个白色圆形粒子,这些粒子会不断地运动和变化。你可以通过修改 Particle 类中的属性,例如半径、颜色、速度等,来实现不同的特效效果。

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以下是一个基于HTML5 Canvas的烟花粒子特效代码,你可以在网页上运行它: html <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>烟花粒子特效</title> <style type="text/css"> canvas { border: 1px solid #ccc; } </style> </head> <body> <canvas id="fireworks" width="800" height="600"></canvas> <script type="text/javascript"> var canvas = document.getElementById('fireworks'); var ctx = canvas.getContext('2d'); var particles = []; var maxParticles = 50; var hue = 120; function Particle(x, y, radius) { this.x = x; this.y = y; this.radius = radius; this.vx = Math.random() * 10 - 5; this.vy = Math.random() * 10 - 5; this.color = 'hsl('+hue+', 100%, 50%)'; this.alpha = 1; } Particle.prototype.draw = function() { ctx.beginPath(); ctx.arc(this.x, this.y, this.radius, 0, Math.PI * 2); ctx.fillStyle = this.color; ctx.globalAlpha = this.alpha; ctx.fill(); ctx.closePath(); }; Particle.prototype.update = function() { this.x += this.vx; this.y += this.vy; this.alpha -= 0.01; this.radius -= 0.01; }; function createParticles(x, y) { for(var i = 0; i < maxParticles; i++) { particles.push(new Particle(x, y, Math.random() * 4 + 1)); } } function animate() { requestAnimationFrame(animate); ctx.clearRect(0, 0, canvas.width, canvas.height); for(var i = 0; i < particles.length; i++) { particles[i].draw(); particles[i].update(); if(particles[i].alpha <= 0) { particles.splice(i, 1); } } } canvas.addEventListener('click', function(event) { createParticles(event.clientX, event.clientY); hue = Math.random() * 360; }); animate(); </script> </body> </html> 代码中通过创建Particle对象来表示每个烟花粒子,然后通过createParticles()方法在鼠标点击事件触发时生成多个粒子,通过animate()方法循环绘制和更新每个粒子的状态,实现烟花粒子特效的效果。
以下是一个简单的HTML星空粒子特效代码: html <!DOCTYPE html> <html> <head> <style> body { margin: 0; overflow: hidden; } canvas { display: block; } </style> </head> <body> <canvas id="starfield"></canvas> <script> // 创建画布 var canvas = document.getElementById("starfield"); var ctx = canvas.getContext("2d"); // 设置画布大小 canvas.width = window.innerWidth; canvas.height = window.innerHeight; // 创建星星数组 var stars = []; var numStars = 100; // 初始化星星 for (var i = 0; i < numStars; i++) { stars[i] = { x: Math.random() * canvas.width, y: Math.random() * canvas.height, radius: Math.random() * 1.5 + 1, vx: Math.floor(Math.random() * 3) - 1.5, vy: Math.floor(Math.random() * 3) - 1.5 }; } // 绘制星星 function drawStars() { ctx.clearRect(0, 0, canvas.width, canvas.height); ctx.fillStyle = "white"; for (var i = 0; i < numStars; i++) { var star = stars[i]; ctx.beginPath(); ctx.arc(star.x, star.y, star.radius, 0, Math.PI * 2, false); ctx.fill(); } } // 更新星星位置 function updateStars() { for (var i = 0; i < numStars; i++) { var star = stars[i]; // 更新位置 star.x += star.vx; star.y += star.vy; // 边界检测 if (star.x < 0 || star.x > canvas.width) { star.vx = -star.vx; } if (star.y < 0 || star.y > canvas.height) { star.vy = -star.vy; } } } // 动画循环 function animate() { drawStars(); updateStars(); requestAnimationFrame(animate); } // 开始动画 animate(); </script> </body> </html> 这段代码使用HTML5的canvas元素绘制了一个星空粒子特效。它创建了一个画布,然后在画布上绘制了一定数量的随机大小和位置的白色圆形来表示星星。每个星星都有一个随机的速度,它们会在画布上移动,并在达到边界时反弹。通过不断更新星星的位置并重新绘制它们,实现了一个看起来像星空的动态效果。你可以将该代码复制粘贴到一个HTML文件中,然后在浏览器中打开该文件来查看效果。
以下是使用粒子群算法解决选址问题的 Matlab 示例代码: matlab % 定义目标函数 function f = objective_function(x) % 计算所有用户到x的距离的平方之和 distances = sum((users - repmat(x, num_users, 1)).^2, 2); f = sum(distances .* user_weights); end % 初始化粒子群 num_particles = 50; dim = 2; particles = rand(num_particles, dim) * 10 - 5; velocities = zeros(num_particles, dim); particle_best_positions = particles; global_best_position = particles(1, :); % 设置参数 max_iterations = 100; w = 0.7298; c1 = 1.49618; c2 = 1.49618; % 开始迭代 for i = 1:max_iterations % 更新粒子速度和位置 r1 = rand(num_particles, dim); r2 = rand(num_particles, dim); velocities = w * velocities + c1 * r1 .* (particle_best_positions - particles) + c2 * r2 .* (repmat(global_best_position, num_particles, 1) - particles); particles = particles + velocities; % 更新个体最优位置和全局最优位置 for j = 1:num_particles if objective_function(particles(j, :)) < objective_function(particle_best_positions(j, :)) particle_best_positions(j, :) = particles(j, :); if objective_function(particles(j, :)) < objective_function(global_best_position) global_best_position = particles(j, :); end end end end % 输出结果 disp("The optimal location is:"); disp(global_best_position); 在这个示例中,我们首先定义了目标函数 objective_function,它接受一个二维向量作为输入,表示新设施的位置,返回一个标量作为输出,表示所有用户到这个位置的距离的平方和。然后我们定义了粒子群算法的参数,包括粒子数、最大迭代次数、惯性权重、加速常数等等。接下来我们初始化了粒子群,并开始迭代。在每次迭代中,我们首先更新粒子的速度和位置,然后根据新的位置更新每个粒子的个体最优位置和全局最优位置。最终,我们输出找到的最优位置。 需要注意的是,在这个示例中,我们假设用户的位置和权重已经给出,并保存在一个名为 users 的二维矩阵中,其中每一行表示一个用户的位置,每个位置有两个坐标;名为 user_weights 的一维向量中,每个元素表示对应用户的权重。这些数据需要根据具体问题进行设置。
要在Unity中使用代码来创建粒子海洋效果,首先需要创建一个新的粒子系统。可以使用以下代码创建一个新的粒子系统: csharp ParticleSystem particleSystem = gameObject.AddComponent(); 接下来,需要设置粒子系统的属性,例如发射器位置、速度、颜色等等。以下是一个示例代码: csharp // 设置发射器位置 ParticleSystem.MainModule main = particleSystem.main; main.startLifetime = new ParticleSystem.MinMaxCurve(2f, 3f); main.startSpeed = new ParticleSystem.MinMaxCurve(5f, 8f); main.startSize = new ParticleSystem.MinMaxCurve(0.1f, 0.3f); // 设置发射器颜色 ParticleSystem.ColorOverLifetimeModule color = particleSystem.colorOverLifetime; Gradient grad = new Gradient(); grad.SetKeys(new GradientColorKey[] { new GradientColorKey(Color.white, 0.0f), new GradientColorKey(Color.blue, 1.0f) }, new GradientAlphaKey[] { new GradientAlphaKey(1.0f, 0.0f), new GradientAlphaKey(0.0f, 1.0f) }); color.color = grad; // 设置发射器形状 ParticleSystem.ShapeModule shape = particleSystem.shape; shape.shapeType = ParticleSystemShapeType.Cone; shape.angle = 30f; shape.radius = 0.5f; 最后,需要在场景中创建一个平面作为海洋,并且将粒子系统放置在海洋上方。以下是示例代码: csharp // 创建海洋 GameObject ocean = GameObject.CreatePrimitive(PrimitiveType.Plane); ocean.transform.position = new Vector3(0f, 0f, 0f); ocean.transform.localScale = new Vector3(10f, 1f, 10f); // 将粒子系统放置在海洋上方 particleSystem.transform.position = new Vector3(0f, 2f, 0f); particleSystem.transform.parent = ocean.transform; 这些代码可以创建一个基本的粒子海洋效果,但是你可能需要根据自己的需求进行调整和修改。
粒子群优化算法可以用来改进粒子滤波算法,提高其性能和收敛速度。以下是一个基于MATLAB的简单粒子群优化算法与粒子滤波算法的结合实现的示例代码: matlab % 粒子滤波算法 function [X, w] = particle_filter(Y, f, g, N, T) % Y: 观测序列 % f: 状态转移函数 % g: 观测模型函数 % N: 粒子数 % T: 时间步数 % 初始化粒子 X = zeros(N, T); w = zeros(N, T); for i = 1:N X(i, 1) = randn(); w(i, 1) = 1/N; end % 粒子滤波算法主循环 for t = 2:T % 预测 for i = 1:N X(i, t) = f(X(i, t-1)) + randn(); end % 权重更新 for i = 1:N w(i, t) = g(Y(t), X(i, t)) * w(i, t-1); end w(:, t) = w(:, t) / sum(w(:, t)); % 重采样 idx = randsample(1:N, N, true, w(:, t)); X(:, t) = X(idx, t); w(:, t) = 1/N; end end % 粒子群优化算法 function [xopt, fopt] = pso(f, dim, lb, ub, maxiter) % f: 目标函数 % dim: 变量维度 % lb: 变量下界 % ub: 变量上界 % maxiter: 最大迭代次数 % 初始化粒子群 N = 50; % 粒子数 x = repmat(lb, N, dim) + repmat(ub-lb, N, dim) .* rand(N, dim); v = rand(N, dim); p = x; fp = zeros(N, 1); for i = 1:N fp(i) = f(p(i, :)); end [gfp, gidx] = min(fp); g = p(gidx, :); % 粒子群优化算法主循环 for iter = 1:maxiter for i = 1:N % 更新速度和位置 v(i, :) = v(i, :) + rand(1, dim) .* (p(i, :) - x(i, :)) + rand(1, dim) .* (g - x(i, :)); x(i, :) = x(i, :) + v(i, :); % 边界处理 x(i, :) = max(x(i, :), lb); x(i, :) = min(x(i, :), ub); % 更新个体最优解和全局最优解 fx = f(x(i, :)); if fx < fp(i) p(i, :) = x(i, :); fp(i) = fx; end if fp(i) < gfp g = p(i, :); gfp = fp(i); end end end xopt = g; fopt = gfp; end % 粒子群改进粒子滤波算法 function [X, w] = pso_particle_filter(Y, f, g, N, T) % Y: 观测序列 % f: 状态转移函数 % g: 观测模型函数 % N: 粒子数 % T: 时间步数 % 初始化粒子 X = zeros(N, T); w = zeros(N, T); for i = 1:N X(i, 1) = randn(); w(i, 1) = 1/N; end % 粒子群优化粒子滤波算法主循环 for t = 2:T % 粒子群优化状态转移函数参数 fopt = @(x) f(x, pso(@(p) mean((f(x, p) - X(:, t-1)).^2), 1, -10, 10, 50)); % 预测 for i = 1:N X(i, t) = fopt(X(i, t-1)) + randn(); end % 权重更新 for i = 1:N w(i, t) = g(Y(t), X(i, t)) * w(i, t-1); end w(:, t) = w(:, t) / sum(w(:, t)); % 重采样 idx = randsample(1:N, N, true, w(:, t)); X(:, t) = X(idx, t); w(:, t) = 1/N; end end 代码中,particle_filter函数实现了标准的粒子滤波算法,pso函数实现了粒子群优化算法,pso_particle_filter函数将两者结合,实现了粒子群优化粒子滤波算法。其中,在每个时间步中,对状态转移函数进行优化,以提高算法的性能和收敛速度。
在Unity中创建一个人物逐渐消失的粒子特效的实际代码可以通过以下步骤实现: 1. 创建一个空的GameObject,并将其命名为 "ParticleEffect"。 GameObject particleEffect = new GameObject("ParticleEffect"); 2. 添加粒子系统组件到 "ParticleEffect" 上。 ParticleSystem particleSystem = particleEffect.AddComponent(); 3. 设置粒子系统的属性。 // 设置粒子系统的位置 particleSystem.transform.position = character.transform.position; // 创建一个逐渐消失的材质 Material fadeMaterial = new Material(Shader.Find("Transparent/Diffuse")); fadeMaterial.color = new Color(1f, 1f, 1f, 1f); // 设置初始透明度为不透明 // 创建一个逐渐减少的透明度曲线 AnimationCurve alphaCurve = new AnimationCurve(); alphaCurve.AddKey(0f, 1f); // 初始时刻的透明度为1 alphaCurve.AddKey(1f, 0f); // 结束时刻的透明度为0 // 创建一个粒子系统的渲染器 ParticleSystemRenderer renderer = particleSystem.GetComponent(); renderer.material = fadeMaterial; // 设置渲染材质 renderer.trailMaterial = fadeMaterial; // 如果你想要尾迹效果,也需要设置尾迹材质 renderer.trailWidthMultiplier = 0.2f; // 如果你想要尾迹效果,可以设置尾迹宽度 // 设置粒子系统的透明度曲线 ParticleSystem.ColorOverLifetimeModule colorModule = particleSystem.colorOverLifetime; colorModule.enabled = true; colorModule.color = new ParticleSystem.MinMaxGradient(new Color(1f, 1f, 1f, 1f), alphaCurve); 4. 调整粒子系统的其他属性,如粒子的大小、生命周期、发射速度等。 // 设置粒子系统的其他属性 particleSystem.startSize = 0.2f; // 粒子的初始大小 particleSystem.startLifetime = 2f; // 粒子的生命周期 particleSystem.startSpeed = 2f; // 粒子的发射速度 particleSystem.emissionRate = 100f; // 粒子的发射速率 particleSystem.loop = false; // 粒子系统是否循环发射 5. 播放粒子特效。 particleSystem.Play(); 这些代码片段可以在Unity中创建一个人物逐渐消失的粒子特效。你可以根据你的具体需求和创意进行进一步的定制和调整。希望对你有所帮助!如果你还有其他问题,请随时提问。
以下一个基本粒子群算法的 Matlab 代码: % 粒子群算法 clc; clear; close all; %% 参数设置 Np = 20; % 粒子数目 D = 2; % 搜索维度 max_g = 200; % 最大迭代次数 w = 0.7; % 惯性权重 c1 = 2; % 学习因子1 c2 = 2; % 学习因子2 %% 初始化 x = rand(Np, D); % 粒子位置 v = rand(Np, D); % 粒子速度 pbest = x; % 个体最佳位置 gbest = x(1, :); % 全局最佳位置 for i = 1:Np fval(i) = fitness(x(i, :)); % 计算目标函数值 end pbest_fval = fval; % 个体最佳目标函数值 [best_fval, idx] = min(fval); % 全局最佳目标函数值 %% 迭代 for g = 1:max_g for i = 1:Np v(i, :) = w * v(i, :) + c1 * rand(1, D) .* (pbest(i, :) - x(i, :)) + c2 * rand(1, D) .* (gbest - x(i, :)); % 更新速度 x(i, :) = x(i, :) + v(i, :); % 更新位置 fval(i) = fitness(x(i, :)); % 计算目标函数值 if fval(i) < pbest_fval(i) % 更新个体最佳位置 pbest(i, :) = x(i, :); pbest_fval(i) = fval(i); end end [best_fval_new, idx_new] = min(fval); % 更新全局最佳位置 if best_fval_new < best_fval best_fval = best_fval_new; gbest = x(idx_new, :); end disp(['第', num2str(g), '次迭代,全局最优解为:', num2str(best_fval), ',最优解点为:', mat2str(gbest)]); end %% 目标函数(示例) function fval = fitness(x) fval = 0; for i = 1:length(x) fval = fval + x(i)^2; end end 上述代码实现了一个简单的粒子群算法,并且包含了一个示例的目标函数 fitness。其中,x 为粒子位置,v 为粒子速度,pbest 为个体最佳位置,gbest 为全局最佳位置,fval 为目标函数值。在每次迭代中,根据速度更新粒子位置,计算目标函数值,并更新个体最佳位置和全局最佳位置。
以下是一个基于Python实现的粒子群算法代码示例: python import random # 粒子群算法类 class PSO: def __init__(self, dim, particle_num, max_iter, func): self.w = 0.8 # 惯性权重 self.c1 = 2 # 学习因子 self.c2 = 2 # 学习因子 self.dim = dim # 搜索空间的维度 self.particle_num = particle_num # 粒子数量 self.max_iter = max_iter # 最大迭代次数 self.func = func # 适应度函数 self.particles = [] # 粒子列表 self.gbest_fitness = float('inf') # 全局最优适应度值 self.gbest_position = [0.0 for _ in range(dim)] # 全局最优位置 self.init_particles() # 初始化粒子 # 初始化粒子 def init_particles(self): for i in range(self.particle_num): position = [random.uniform(-100, 100) for _ in range(self.dim)] # 随机生成粒子的位置 velocity = [random.uniform(-1, 1) for _ in range(self.dim)] # 随机生成粒子的速度 fitness = self.func(position) # 计算粒子的适应度值 particle = Particle(position, velocity, fitness, position, fitness) # 创建粒子对象 self.particles.append(particle) # 将粒子添加到列表中 if particle.fitness < self.gbest_fitness: # 更新全局最优位置 self.gbest_fitness = particle.fitness self.gbest_position = particle.position # 粒子群算法主函数 def optimize(self): for i in range(self.max_iter): for particle in self.particles: r1, r2 = random.random(), random.random() # 随机生成两个0~1之间的随机数 particle.velocity = [self.w * v + self.c1 * r1 * (pbest - pos) + self.c2 * r2 * (self.gbest_position - pos) for v, pos, pbest in zip(particle.velocity, particle.position, particle.pbest_position)] # 更新速度 particle.position = [pos + v for pos, v in zip(particle.position, particle.velocity)] # 更新位置 particle.fitness = self.func(particle.position) # 计算适应度值 if particle.fitness < particle.pbest_fitness: # 更新粒子的个体最优位置 particle.pbest_fitness = particle.fitness particle.pbest_position = particle.position if particle.fitness < self.gbest_fitness: # 更新全局最优位置 self.gbest_fitness = particle.fitness self.gbest_position = particle.position # 粒子类 class Particle: def __init__(self, position, velocity, fitness, pbest_position, pbest_fitness): self.position = position # 粒子的当前位置 self.velocity = velocity # 粒子的当前速度 self.fitness = fitness # 粒子的适应度值 self.pbest_position = pbest_position # 粒子的个体最优位置 self.pbest_fitness = pbest_fitness # 粒子的个体最优适应度值 # 适应度函数示例 def sphere(x): return sum([xi ** 2 for xi in x]) # 示例代码 if __name__ == '__main__': pso = PSO(dim=10, particle_num=30, max_iter=500, func=sphere) pso.optimize() print('最优解:', pso.gbest_position) print('最优适应度值:', pso.gbest_fitness) 在这个示例代码中,我们定义了一个PSO类和一个Particle类。其中,PSO类实现了粒子群算法的主要逻辑,而Particle类则是粒子的实体类,包含粒子的位置、速度、适应度值以及个体最优位置和个体最优适应度值等属性。此外,我们还定义了一个适应度函数sphere,用于评估粒子的适应度值。 在示例代码中,我们使用了random模块生成了随机数,使用了sum函数计算向量的平方和。在实际应用中,我们可能需要根据具体问题自行编写随机数生成函数和适应度函数。
粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)是一种优化算法,可以用于求解函数最优化问题。下面是一个基于Matlab的粒子群算法示例代码: matlab function [gbest,gbest_fit]=pso(func, dim, range, num_particles, num_iterations) % 初始化粒子群的位置和速度 particles.pos = unifrnd(range(1),range(2),[num_particles,dim]); particles.vel = zeros(num_particles,dim); % 初始化个体最佳位置和适应度 particles.pbest_pos = particles.pos; particles.pbest_fit = inf(num_particles,1); % 初始化全局最佳位置和适应度 [pbest_fit,pbest_index] = min(func(particles.pbest_pos)); gbest = particles.pbest_pos(pbest_index,:); gbest_fit = pbest_fit; % 开始迭代 for iter=1:num_iterations for i=1:num_particles % 更新速度 particles.vel(i,:) = particles.vel(i,:) + ... 2*rand(1,dim).*(particles.pbest_pos(i,:)-particles.pos(i,:)) + ... 2*rand(1,dim).*(gbest-particles.pos(i,:)); % 更新位置 particles.pos(i,:) = particles.pos(i,:) + particles.vel(i,:); % 边界处理 particles.pos(i,:) = min(max(particles.pos(i,:), range(1)), range(2)); % 更新个体最佳位置和适应度 curr_fit = func(particles.pos(i,:)); if curr_fit < particles.pbest_fit(i) particles.pbest_pos(i,:) = particles.pos(i,:); particles.pbest_fit(i) = curr_fit; end % 更新全局最佳位置和适应度 if curr_fit < gbest_fit gbest = particles.pos(i,:); gbest_fit = curr_fit; end end end end % 使用示例 func = @(x) sum(x.^2, 2); % 目标函数为多元变量的平方和 dim = 2; % 变量维数 range = [-5, 5]; % 变量取值范围 num_particles = 50; % 粒子数目 num_iterations = 100; % 迭代次数 [gbest, gbest_fit] = pso(func, dim, range, num_particles, num_iterations); disp('全局最佳位置:'); disp(gbest); disp('全局最佳适应度:'); disp(gbest_fit); 该代码实现了一个简单的粒子群算法,用于求解函数最优化问题。用户需要指定目标函数、变量维数、变量取值范围、粒子数目和迭代次数。程序会返回全局最佳位置和适应度。在示例中,目标函数为多元变量的平方和,变量维数为2,取值范围为-5到5,粒子数目为50,迭代次数为100。用户可以根据具体问题进行相应的修改和扩展。
下面是一个简单的粒子群算法实现,用于求解一维函数的最小值问题: import random # 目标函数 def target_func(x): return x**2 - 2*x + 1 # 粒子群算法 def particle_swarm_optimization(func, dim, swarm_size=20, max_iter=100, w=0.8, c1=2, c2=2): # 初始化粒子群 swarm = [] for i in range(swarm_size): particle = {'position': [random.uniform(-10, 10) for j in range(dim)], 'velocity': [0.0 for j in range(dim)], 'best_position': [0.0 for j in range(dim)], 'best_fitness': float('inf')} particle['fitness'] = func(particle['position']) if particle['fitness'] < particle['best_fitness']: particle['best_position'] = particle['position'] particle['best_fitness'] = particle['fitness'] swarm.append(particle) # 迭代优化 global_best_position = [0.0 for j in range(dim)] global_best_fitness = float('inf') for iter in range(max_iter): for i in range(swarm_size): particle = swarm[i] # 更新速度和位置 for j in range(dim): r1 = random.random() r2 = random.random() particle['velocity'][j] = w*particle['velocity'][j] \ + c1*r1*(particle['best_position'][j] - particle['position'][j]) \ + c2*r2*(global_best_position[j] - particle['position'][j]) particle['position'][j] += particle['velocity'][j] # 更新个体最优解 particle['fitness'] = func(particle['position']) if particle['fitness'] < particle['best_fitness']: particle['best_position'] = particle['position'] particle['best_fitness'] = particle['fitness'] # 更新全局最优解 if particle['fitness'] < global_best_fitness: global_best_position = particle['position'] global_best_fitness = particle['fitness'] return global_best_position, global_best_fitness # 测试代码 if __name__ == '__main__': best_position, best_fitness = particle_swarm_optimization(target_func, dim=1) print('best position:', best_position) print('best fitness:', best_fitness) 在上述代码中,我们定义了一个目标函数 target_func,并使用粒子群算法 particle_swarm_optimization 求解该函数的最小值。在实现中,我们使用一个字典来表示每个粒子,其中包含了位置、速度、个体最优解和适应度等信息。在每次迭代中,我们更新每个粒子的速度和位置,并更新个体最优解和全局最优解。最终返回全局最优解的位置和适应度。
离散粒子群算法(Discrete Particle Swarm Optimization,简称DPSO)是一种基于群体智能的化算法,用于解决离散优化问题。下面是一个简单的离散粒子群算法的代码示例: python import random # 定义问题的目标函数 def objective_function(x): # 这里假设目标函数为最大化问题,可根据实际需求进行修改 return sum(x) class Particle: def __init__(self, dimension): self.position = [random.randint(0, 1) for _ in range(dimension)] self.velocity = [random.uniform(-1, 1) for _ in range(dimension)] self.best_position = self.position[:] self.best_fitness = objective_function(self.position) class DPSO: def __init__(self, num_particles, max_iterations, dimension): self.num_particles = num_particles self.max_iterations = max_iterations self.dimension = dimension self.particles = [Particle(dimension) for _ in range(num_particles)] self.global_best_position = None self.global_best_fitness = float('-inf') def update_velocity(self, particle): w = 0.5 # 惯性权重 c1 = c2 = 2 # 学习因子 for i in range(self.dimension): r1 = random.random() r2 = random.random() cognitive_component = c1 * r1 * (particle.best_position[i] - particle.position[i]) social_component = c2 * r2 * (self.global_best_position[i] - particle.position[i]) particle.velocity[i] = w * particle.velocity[i] + cognitive_component + social_component def update_position(self, particle): for i in range(self.dimension): # 选择最接近的离散值 particle.position[i] = round(particle.position[i] + particle.velocity[i]) def search(self): for _ in range(self.max_iterations): for particle in self.particles: fitness = objective_function(particle.position) if fitness > particle.best_fitness: particle.best_position = particle.position[:] particle.best_fitness = fitness if fitness > self.global_best_fitness: self.global_best_position = particle.position[:] self.global_best_fitness = fitness for particle in self.particles: self.update_velocity(particle) self.update_position(particle) return self.global_best_position, self.global_best_fitness # 示例运行 num_particles = 20 max_iterations = 100 dimension = 10 dpso = DPSO(num_particles, max_iterations, dimension) best_position, best_fitness = dpso.search() print("Optimal Solution:", best_position) print("Optimal Fitness:", best_fitness) 上述代码中,定义了一个Particle类和DPSO类,分别表示粒子和粒子群。Particle类中包含粒子的位置、速度、最佳位置和最佳适应度。DPSO类中包含了算法的主要逻辑,包括速度更新、位置更新和搜索过程。在示例运行部分,创建了一个DPSO对象,并调用search()方法执行离散粒子群算法,得到最优解和最优适应度。 请注意,离散粒子群算法的具体实现可能因问题而异,上述代码只是一个简单的示例,您可以根据实际问题进行适当的修改和调整。
高斯粒子滤波的具体代码实现可以分为以下几个步骤: 1. 初始化粒子集合:根据先验概率分布,随机生成一组粒子,每个粒子包含一个状态向量和一个权重值。 2. 预测步骤:对每个粒子进行运动模型的预测,得到下一时刻的状态向量。 python for i in range(N): x[i] = motion_model(x[i], u) + np.random.randn(3) 其中 N 表示粒子的数量,x 是一个 N x 3 的矩阵,每行表示一个粒子的状态向量,motion_model 是运动模型函数,u 是控制指令。 3. 更新步骤:对每个粒子的权重进行更新,得到更准确的状态估计。这里采用高斯分布对每个粒子的权重进行拟合。 python for i in range(N): z_pred = measurement_model(x[i]) innov = z - z_pred innov_cov = R + H @ P @ H.T likelihood = 1 / np.sqrt(np.linalg.det(2 * np.pi * innov_cov)) \ * np.exp(-0.5 * innov.T @ np.linalg.inv(innov_cov) @ innov) x[i, 3] *= likelihood 其中 z 是测量值,measurement_model 是测量模型函数,R 是测量噪声的协方差矩阵,H 是测量模型的雅克比矩阵,P 是状态估计协方差矩阵,x[i, 3] 是粒子的权重值。 4. 重采样步骤:根据粒子的权重值,重新生成一组粒子集合,用于下一时刻的预测。 python x_resampled = resample(x) x = np.concatenate((x_resampled, np.ones((N, 1)) / N), axis=1) 其中 resample 是重采样函数,用于根据粒子的权重值重新生成一组粒子集合。 5. 返回状态估计结果:根据粒子的状态向量和权重值,计算加权平均值,得到系统的状态估计结果。 python state_estimate = np.average(x[:, :3], weights=x[:, 3], axis=0) 以上是高斯粒子滤波的主要代码实现,其中需要根据具体问题定义运动模型和测量模型函数,以及控制指令、测量值、协方差矩阵等参数。

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