径设计设计前的准备工作实验计算得出程序所需的数据机器人优化路径语言程序的设计及详解第章对语言的初步了解语言的概述语言是种计算机程序设计语言。它既具有高级语言的特点,又具有汇编语言的特点。它由美国贝尔研究所的于年推出。后,语言已先后被移植到大中小及微型机上。它可以作为工作系统设计语言,编写系统应用程序,也可以作为应用程序设计语言,编写不依赖计算机硬件的应用程序。它的应用范围广泛,具备很强的数据处理能力,不仅仅是在软件开发上,而且各类科研都需要用到语言,适于编写系统软件,维,维图形和动画。具体应用比如单片机以及嵌入式系统开发。算法算法的定义算法是指解题方案的准确而完整的描述,是系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说,能够对定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出。如果个算法有缺陷,或不适合于个问题,执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间空间或效率来完成同样的任务。个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。算法的分类算法可大致分为基本算法数据结构的算法数论与代数算法计算几何的算法图论的算法动态规划以及数值分析加密算法排序算法检索算法随机化算法并行算法。分治法是把个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题,再把子问题分成更小的子问题直到最后子问题可以简单的直接求解,原问题的解即子问题的解的合并。分治法所能解决的问题般具有以下几个特征该问题的规模缩小到定的程度就可以容易地解决该问题可以分解为若干个规模较小的相同问题,即该问题具有最优子结构性质利用该问题分解出的子问题的解可以合并为该问题的解该问题所分解出的各个子问题是相互独立的,即子问题之间不包含公共的子子问题。动态规划是种在数学和计算机科学中使用的,用于求解包含重叠子问题的最优化问题的方法。其基本思想是,将原问题分解为相似的子问题,在求解的过程中通过子问题的解求出原问题的解。动态规划的思想是多种算法的基础,被广泛应用于计算机科学和工程领域。穷举法,或称为暴力破解法,是种针对于密码的破译方法,即将密码进行逐个推算直到找出真正的密码为止。例如个已知是位并且全部由数字组成的密码,其可能共有种组合,因此最多尝试次就能找到正确的密码。理论上利用这种方法可以破解任何种密码,问题只在于如何缩短试误时间。因此有些人运用计算机来增加效率,有些人辅以字典来缩小密码组合的范围。贪婪算法是种对些求最优解问题的更简单更迅速的设计技术。用贪婪法设计算法的特点是步步地进行,常以当前情况为基础根据个优化测度作最优选择,而不考虑各种可能的整体情况,它省去了为找最优解要穷尽所有可能而必须耗费的大量时间,它采用自顶向下,以迭代的方法做出相继的贪心选择,每做次贪心选择就将所求问题简化为个规模更小的子问题,通过每步贪心选择,可得到问题的个最优解,虽然每步上都要保证能获得局部最优解,但由此产生的全局解有时不定是最优的,所以贪婪法不要回溯。贪婪算法是种改进了的分级处理方法。其核心是根据题意选取种量度标准。然后将这多个输入排成这种量度标准所要求的顺序,按这种顺序次输入个量。如果这个输入和当前已构成在这种量度意义下的部分最佳解加在起不能产生个可行解,则不把此输入加到这部分解中。这种能够得到种量度意义下最优解的分级处理方法称为贪婪算法。对于个给定的问题,往往可能有好几种量度标准。初看起来,这些量度标准似乎都是可取的,但实际上,用其中的大多数量度标准作贪婪处理所得到该量度意义下的最优解并不是问题的最优解,而是次优解。因此,选择能产生问题最优解的最优量度标准是使用贪婪算法的核心。般情况下,要选出最优量度标准并不是件容易的事,但对问题能选择出最优量度标准后,用贪婪算法求解则特别有效。最优解可以通过系列局部最优的选择即贪婪选择来达到,根据当前状态做出在当前看来是最好的选择,即局部最优解选择,然后再去解做出这个选择后产生的相应的子问题。每做次贪婪选择就将所求问题简化为个规模更小的子问题,最终可得到问题的个整体最优解。数据类型运算符与表达式数据类型语言有种基本数据类型字符整型单精度实型双精度实型和空类型。尽管这几种类型数据的长度和范围随处理器的类型和语言编译程序的实现而异,但以为例,整数与字长相等,个字符通常为个字节,浮点值的确切格式则根据实现而定如下图所示运算符和表达式运算符是告诉编译程序执行特定算术或逻辑操作的符号。语言的运算范围很宽,把除了控制语句和输入输出以外的几乎所有的基本操作都作为运算符处理。主要分为大类算术运算符关系运算符与逻辑运算符按位运算符。除此之外,还有些用于完成特殊任务的运算符。优先级运算符名称或含义使用形式结合方向说明数组下标数组名常量表达式左到右圆括号表达式函数名形参表成员选择对象对象成员名成员选择指针对象指针成员名负号运算符表达式右到左单目运算符类型强制类型转换数据类型表达式自增运算符变量名变量名单目运算符自减运算符变量名变量名单目运算符取值运算符指针变量单目运算符取地址运算符变量名单目运算符,逻辑非运算符,表达式单目运算符按位取反运算符表达式单目运算符长度运算符表达式除表达式表达式左到右双目运算符乘表达式表达式双目运算符余数取模整型表达式整型表达式双目运算符加表达式表达式左到右双目运算符减表达式表达式双目运算符右移变量表达式双目运算符大于表达式表达式左到右双目运算符大于等于表达式表达式双目运算符右移后赋值变量表达式按位与后赋值变量表达式按位异或后赋值变量表达式按位或后变量表达赋值式,逗号运算符表达式,表达式,左到右从左向右顺序运算简介函数是位于数学领域中的种对应关系,是从非空数集到实数集的对应。简单地说,甲随着乙变,甲就是乙的函数。机器人的优化路径设计。穷举法,或称为暴力破解法,是种针对于密码的破译方法,即将密码进行逐个推算直到找出真正的密码为止。例如个已知是位并且全部由数字组成的密码,其可能共有种组合,因此最多尝试次就能找到正确的密码。理论上利用这种方法可以破解任何种密码,问题只在于如何缩短试误时间。因此有些人运用计算机来增加效率,有些人辅以字典来缩小密码组合的范围。贪婪算法是种对些求最优解问题的更简单更迅速的设计技术。用贪婪法设计算法的特点是步步地进行,常以当前情况为基础根据个优化测度作最优选择,而不考虑各种可能的整体情况,它省去了为找最优解要穷尽所有可能而必须耗费的大量时间,它采用自顶向下,以迭代的方法做出相继的贪心选择,每做次贪心选择就将所求问题简化为个规模更小的子问题,通过每步贪心选择,可得到问题的个最优解,虽然每步上都要保证能获得局部最优解,但由此产生的全局解有时不定是最优的,所以贪婪法不要回溯。贪婪算法是种改进了的分级处理方法。其核心是根据题意选取种量度标准。然后将这多个输入排成这种量度标准所要求的顺序,按这种顺序次输入个量。如果这个输入和当前已构成在这种量度意义下的部分最佳解加在起不能产生个可行解,则不把此输入加到这部分解中。这种能够得到种量度意义下最优解的分级处理方法称为贪婪算法。对于个给定的问题,往往可能有好几种量度标准。初看起来,这些量度标准似乎都是可取的,但实际上,用其中的大多数量度标准作贪婪处理所得到该量度意义下的最优解并不是问题的最优解,而是次优解。因此,选择能产生问题最优解的最优量度标准是使用贪婪算法的核心。般情况下,要选出最优量度标准并不是件容易的事,但对问题能选择出最优量度标准后,用贪婪算法求解则特别有效。最优解可以通过系列局部最优的选择即贪婪选择来达到,根据当前状态做出在当前看来是最好的选择,即局部最优解选择,然后再去解做出这个选择后产生的相应的子问题。每做次贪婪选择就将所求问题简化为个规模更小的子问题,最终可得到问题的个整体最优解。分治法是把个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题,再把子问题分成更小的子问题直到最后子问题可以简单的直接求解,原问题的解即子问题的解的合并。分治法所能解决的问题般具有以下几个特征该问题的规模缩小到定的程度就可以容易地解决该问题可以分解为若干个规模较小的相同问题,即该问题具有最优子结构性质利用该问题分解出的子问题的解可以合并为该问题的解该问题所分解出的各个子问题是相互独立的,即子问题之间不包含公共的子子问题。动态规划是种在数学和计算机科学中使用的,用于求解包含重叠子问题的最优化问题的方法。其基本思想是,将原问题分解为相似的子问题,在求解的过程中通过子问题的解求出原问题的解。动态规划的思想是多种算法的基础,被广泛应用于计算机科学和工程领域。毕业设计论文题目机器人的优化路径设计学院部机电工程学院专业机电体化学生姓名学号指导教师年月日目录第章对语言的初步了解语言的概述程序的灵魂算法数据类型运算符与表达式函数第章机器人的优化路径设计设计前的准备工作实验计算得出程序所需的数据机器人优化路径语言程序的设计及详解第章对语言的初步了解语言的概述语言是种计算机程序设计语言。它既具有高级语言的特点,又具有汇编语言的特点。它由美国贝尔研究所的于年推出。后,语言已先后被移植到大中小及微型机上。它可以作为工作系统设计语言,编写系统应用程序,也可以作为应用程序设计语言,编写不依赖计算机硬件的应用程序。它的应用范围广泛,具备很强的数据处理能力,不仅仅是在软件开发上,而且各类科研都需要用到语言,适于编写系统软件,维,维图形和动画。具体应用比如单片机以及嵌入式系统开发。算法算法的定义算法是指解题方案的准确而完整的描述,是系列解决问题的清晰指令,算法