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GAlujingguihua
- C语言环境下的基于遗传算法和栅格法的机器人路径规划程序
GAant
- 基于栅格划分的环境中,研究了机器人路径规划问题中蚁群系统的“外激素”表示及更新方式,并将遗传算法的交叉操作结合到蚁群系统的路径寻优过程中,提高了蚁群系统的路径寻优能力,为蚁群算法的应用提供了一种新的探索。
529550RobotRoute
- 栅格环境下用遗传算法实现对路径的规划，c++6.0编写-Grid environment using genetic algorithm for path planning
xishutianxian_GA_matlab
- 遗传算法，GA，本程序运行需一个小时左右。优化准则是旁瓣电平最小。取栅格间距为lemda/2,阵元间距为栅格间距的整数倍。放阵元的位置放1，否则放0-failed to translate
Path_planning_MATLAB
- 在栅格环境下，采用遗传算法实现静态全局路径规划-In a grid environment, using genetic algorithm static global path planning
AlgoGenetic
- 一个简单的遗传算法实现寻路的算法，工作空间为10*10的栅格空间，障碍物的位置可自行修改，输出为栅格的编号(a simple example for path planning using genetic algorithms)
GA_for_Multi-Goal
- 通过遗传算法，在栅格环境下完成多机器人的路径规划(Through genetic algorithm, path planning of multiple robots is completed in raster environment.)
遗传算法路径规划
- 遗传算法路径规划MATLAB仿真，基于栅格图环境建模，以遗传算法优化路径。(Genetic Algorithms for Optimal Path Planning)
gapp
- 路径规划，基于一种遗传算法的路径规划方法，利用栅格法，成功实现了避障路径规划。(Path planning, a method of path planning based on genetic algorithm and grid method, has successfully realized obstacle avoidance.)
全覆盖栅格移动
- 写的遗传算法，欢迎下载，已经在PC端测试过了，方法确实可行(Written genetic algorithm, welcome to download)
GAforPathPlaning
- 采用栅格对机器人的工作空间进行划分，再利用优化算法对机器人路径优化，是采用智能算法求最优路径的一个经典问题。目前，采用蚁群算法在栅格地图上进行路径优化取得比较好的效果，而利用遗传算法在栅格地图上进行路径优化在算法显得更加难以实现。 利用遗传算法处理栅格地图的机器人路径规划的难点主要包括：1保证路径不间断，2保证路径不穿过障碍。 用遗传算法解决优化问题时的步骤是固定的，就是种群初始化，选择，交叉，变异，适应度计算这样，那么下面我就说一下遗传算法求栅格地图中机器人路径规划在每个步骤的问题
MATLAB画栅格
- 可用于遗传算法采用栅格法进行路径规划中构建栅格地图(It can be used in genetic algorithm to construct raster map by grid method.)
基于遗传算法的路径规划
- 基于栅格地图利用遗传算法实现质点的路径规划(Path Planning of Particles Using Genetic Algorithms Based on Grid Map)
蚁群算法在大规模栅格地图中的实现
- 遗传算法求解VRP问题代码,带有载重约束的VRP问题(matlab GA VRP of demand vehicle route problem genic algorithm)