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实验题
- A*算法解决找路径的问题，对于特定的图形，按照距离最短的评估函数，来解决寻优问题-A * algorithm to find paths to solve the problems that specific graphics, in accordance with the shortest distance from the assessment function, to solve the optimization problem
An-Improved-A--Star-Algorithm
- （被EI收录，不错的文章）传统A*算法在栅格地图上进行路径规划时，求解得到的路径长度不是最短并且转折点较多。针对这些不足，提出了一种改进A*算法，将传统A*算法的可搜索邻域个数从离散的8个拓展为无限个，可以沿任意方向进行搜索。这样不仅求解出来的路径长度更短，并且大大降低了其转折点的个数。该算法被应用于自主研发的“智能先锋”号系列无人驾驶车辆上，实车试验以及它们在“中国智能车未来挑战赛”中的优异表现证明该方法能够在栅格地图中求解出一条更优的可行驶路径，可以显著提升无人驾驶车辆行驶的效率和平稳性。-
哈夫曼树
- 哈夫曼树（Huffman tree），又名最优树，指给定n个权值作为n的叶子结点，构造一棵二叉树，若带权路径长度达到最小，称这样的二叉树为最优二叉树，也称为哈夫曼树(Huffman tree)。哈夫曼树是带权路径长度最短的树，权值较大的结点离根较近。若将树中结点赋给一个有着某种含义的数值，则这个数值称为该结点的权。(Huffman tree (Huffman tree), also known as the tree, given n as n weights of the leaf node,
huffman
- 哈夫曼（Huffman）树又称最优二叉树或最优搜索树，是一种带权路径长度最短的二叉树。在许多应用中，常常赋给树中结点一个有某种意义的实数，称此实数为该结点的权。从树根结点到该结点之间的路径长度与该结点上权的乘积称为结点的带权路径长度(WPL)，树中所有叶子结点的带权路径长度之和称为该树的带权路径长度.(The Huffman (Huffman) tree, also known as the optimal two - fork tree or the optimal search tree,
作业7
- 一．问题描述 设计、实现一个全国大城市间的交通咨询程序，为旅客提供三种最优决策方案：（1）飞行时间最短（2）总用时最短（3）费用最小（4）中转次数最少。 二、实验要求 （1）选取合适的数据结构存储带权路线图 （2）实现单源最短路径算法(1. Descr iption of the problem To design and implement a transportation consultation process between the major cities, we prov
算法
- floyd算法又称为插点法，是一种利用动态规划的思想寻找给定的加权图中多源点之间最短路径的算法，模拟退火算法是局部最优解能概率性地跳出并最终趋于全局最优，遗传算法是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。(The Floyd algorithm is also known as the insertion point method, which is a multi weighted graph using the idea of dynamic programming for the giv
sjthai
- 用A 算法实现九宫问题,并给出最优解,其中包括每一步的执行路径()
rvle-pattern
- 用A 算法实现九宫问题,并给出最优解,其中包括每一步的执行路径()
a_star
- A*的示例算法，用于路径最优寻解，能得到最优的路径，是游戏路径寻找中最常用的算法。(A*'s example algorithm for path optimization)
GA
- 遗传算法（Genetic Algorithms，简称 GA）是一种基于自然选择原理和自然遗传机 制的搜索（寻优）算法，它是模拟自然界中的生命进化机制，在人工系统中实现特定目 标的优化。遗传算法的实质是通过群体搜索技术，根据适者生存的原则逐代进化，最终 得到最优解或准最优解。它必须做以下操作：初始群体的产生、求每一个体的适应度、 根据适者生存的原则选择优良个体、被选出的优良个体两两配对，通过随机交叉其染色 体的基因并随机变异某些染色体的基因后生成下一代群体，按此方法使群体逐代进化， 直
Searching Arithmetic
- 万能的搜索方法，告诉你搜索的真谛。实例是用迷宫寻找最近的出口做的。核心就是每次出去探寻的时候，寻找四个方向，尝试每种可能的办法，从而找到最优的路径，走出迷宫。此类算法，可以用在很多场景里面，很方便，简洁，快速。(Searching Arithmetic,an excellent way to find an easy path.)
A_starsuanfa
- 启发式策略最短路径寻优算法——A*算法,(The A* algorithm of the shortest path between two points in a directed graph)
ANO_TC匿名科创地面站v4-测试版
- 为APM，Pixhawk飞控升级最新版本固件； 对飞控进行配置，调整参数以达到最优的性能； 可以在Google或者其它地图上进行点击式的飞行路径规划设置，并将自动航线飞行任务上传至飞控； 可以将飞控上记录的飞行日志下载下来并进行分析； 可以和PC上的飞行模拟器软件进行交互，来实现一个无人机的半实物仿真功能； 在拥有合适的数传电台的情况下，你可以： 1.在操作飞行器的时候同时监测它的状态； 2.通过无线数据传输可以记录下比板载日志功能更多的信息；
迷宫
- 对于二维数组存储的迷宫，寻找一条最优的路径（考虑迷宫边界的问题等）(For a labyrinth of two dimensional array storage, finding an optimal path (considering the problem of the labyrinth boundary, etc.))
ACS
- 最大最小蚁群算法寻优优化，对路径的距离进行优化。(The algorithm optimizes and optimizes the maximum and minimum ant colony algorithm, and optimizes the distance of the path.)
四旋翼无人机
- 四旋翼无人机SIMULINK建模，PSO_SA优化PID参数 reverse.m 作用：将History表中的string形式的key值转换为赋给九个全局变量temp00， ... ,temp08运行sum1.slx，可以直接观察此组参数的波形。 History 作用：映射表，将一组参数（temp00, ..., temp08）映射到这组参数的ITAE指标。 trojectory.m 作用：定义一条路径并进行路径压缩，通过不断向sum.slx传递位置参数，控制无人机运动，并接受无人机
蚁群算法
- 本文对蚁群算法的基本理论以及在 TSP 问题中的应用进行了系统研究和 MATLAB 仿真。介绍了蚁群算法的基本原理、特点和算法的实现方法。.基本蚁群算法由于存在搜索时间长，易陷入局部最优解等突出缺点，使得求解效果不是很好。针对这些缺陷，提出了改进的蚁群算法（最大-最小蚂蚁系统）求解 TSP 问题。改进主要在于限制路径信息素浓度、信息素的初始值以及强调对最优解得利用这三个方面。(In this paper, the basic theory of ant colony algorithm and
a-star-algorithm-master
- a-star静态路径最优搜素算法。a-star静态路径最优搜素算法。(A-star static path optimal search algorithm.)
遗传算法
- .静态路径规划与动态路径规划的区别 ??以区域分割为指标的动态路径规划以区域分割为指标的动态路径规划 静态路径规划是在已知的静态环境中,规划一条从起点至终点的路径。一旦在... 2.从分析一篇论文开始基于蚁群算法的动态路径规划及其在编队中的仿真应用-赵峰一、核心:改进的... 3.C-ACA信息素更新策略只发生在从起点到最优局部目标点的道路上,更新规则公式如下: ... 4.轮盘赌策略 作用:在保证最大某节点有最大被选择概率的同时,其他效率较低概率的节点也会被...(This can great
程序1
- 针对移动机器人在海水环境中的三维路径规划问题容易陷入局部最优和收敛慢等瑕疵,根据三维环境全局信息来改进蚁群算法以提高实时性和收敛速度(the ant colony algorithm is improved according to the global information of 3D environment to improve the real-time performance and convergence speed)