要求：(1) 画出连线简图； (2) 编写 8255A 的初始化程序及有关控制程序，并加简要注释。 8255A 的端口地址为 280H~283H 。（控制字中无关的位, 置 0） 解：(1)连线简图：（2 分） (2)初始化程序及相关控制程序： （6 分） 系 统 总 线 8255A +5V R PA7 PA0 +5V R KA7 KA0 PB7 PB6 PB0 . . . . . . . . . 初始化程序： （6 分） MOV AL, 17H OUT 83H, AL ; 写通道 0 控制字 MOV AL, 10H OUT 80H, AL ; 写通道 0 计数初值 HLT 注：若使用通道 1 或 2，则值有可能不同 装 订 线 内 请 勿 答 题 MOV AL, 90H ; 8255A 初始化：A 组方式 0，A MOV DX, 283H ; 口输入，PC7~PC4 输出；B 组方式 OUT DX, AL ; 0，PC3~PC0 输出 MOV DX, 280H IN AL, DX ;从 A 口读入 8 位开关状态码 XOR AL, 0FH;低 4 位求反，高 4 位保持不变 MOV DX, 282H OUT DX, AL ; 从 C 口送出 HLT

在二维静态环境下的机器人路径规划中，采用基本蚁群算法寻优存在搜索时间较长、效率较低、容易陷入局部最优等问题。针对这些问题对基本蚁群算法进行改进，改进的蚁群算法使用不同的期望值机制，采用挥发系数自适应方式更新信息激素，并加入拐点参数作为路径的评价标准之一。对这两种算法进行仿真分析，可得改进后的蚁群算法比基本蚁群算法搜索能力更强，算法效率更高，所寻路径更短。结果表明，该改进算法提高了算法效率，抑制了算法陷入局部最优并实现了机器人最优路径搜索，使机器人可以快速地避开障碍物安全到达目标点。

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