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这个一个遗传算法的实例，可以解决机器人轨迹规划的问题-This example of a genetic algorithm, can solve the problem of robot path planning
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遗传算法路径规划仿真,运用遗传算法仿真机器人路径规划问题，属于静态规划-Genetic algorithm path planning simulation, using genetic algorithms simulation robot path planning problem, belongs to the static planning
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用matlab程序编写的遗传算法路径规划程序用来实现最短路径问题。-Programming using genetic algorithm matlab path planning process used to achieve the shortest path problem.
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此段程序是一套完整的设计程序（包括拓扑图、分析表），运用遗传算法优化解决路径规划问题。-The procedures of this section is a complete set of design procedures (including topology, analysis, table), the use of genetic algorithm optimization to solve the path planning problem.
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基于势场法的机器人路径规划问题。机器人利用势力场避开障碍物到达目标点位置。-Based on the potential field method for robot path planning problem. Robot to avoid obstacles to reach the target position forces field.
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蚁群算法,路径规划问题，通过迭代寻找全局最优解-Ant colony algorithm, path planning problem, find the global optimal solution through iteration
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应用A*算法解决八自由度迷宫问题，具有地图读入写出功能，可以扩展应用到路径规划问题。-Application of A* algorithm to solve the eight DOF maze problem with map reading into the write function, can be extended to the path planning problem.
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matlab编写的用于二维的巡航路径规划问题，采用的蚁群算法-matlab prepared for the two-dimensional cruise path planning problem, the use of ant colony algorithm. .
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机器人障碍环境下路径规划问题，采用改进的回退蚁群算法，matlab版源代码，有可视化界面。-Robot obstacle environment path planning problem, using an improved back colony algorithm, matlab version of the source code, visual interface.
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针对智能车路径规划的问题，采用人工势场法进行智能车的路径规划，进而为智能车提供一条安全无碰的较优路径。本程序基于源程序进行了改动，松弛了迭代终止条件，避免智能车绕过目标无限探测下去。-Smart car for path planning problem, the use of artificial potential field of intelligent vehicle route planning, thereby providing a safe path for the optimu
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(不错的一篇文章，已被EI收录)模型预测控制（model predictive control，MPC）路径规划算法适用于三维动态环境下的无人机（un-manned aerial vehicle，UAV）路径规划；动态贝叶斯网络（dynamic Bayesian network，DBN）能够有效推理战场态势，对无人机进行威胁评估。针对威胁尾随无人机时的路径规划问题，构建 DBN 威胁评估模型，将 UAV 在战场环境中的威胁态势用威胁等级概率表示，与 MPC 路径规划算法相结合，得到基于 DBN
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针对自治水下机器人(AUV)的路径规划问题进行了研究,依据模糊控制规则,提出了一种基于粒子群优化(PSO)的模糊路径规划算法.首先建立水下水平面内路径规划的模糊规则,并应用A/B模型进行静态和动态障碍物的避障.同时考虑到模糊边界的选择具有很大的随意性,所生成的路径并非最优,利用PSO算法进行模糊集合的优化,使得最终生成的路径最优.应用设计的粒子群优化模糊(PSO-fuzzy)算法针对动静态障碍物进行了避障路径规划,仿真结果验证了所设计的方法的有效性.-The study was conducte
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针对车辆的越野路径规划问题,设计了以最少行驶时间为目标的多策略蚁群算法.首先,分析了地形坡度和地表属性对于车辆路径规划的综合影响,通过叠加坡度与粗糙度约束建立了禁忌表 其次,一方面引入了自适应调整策略以提高路径搜索的有效性,另一方面设计了双向搜索策略以增加蚂蚁之间的协作能力和成功路径的搜索机率 另外,还提出了子路径多段交叉策略以提高算法的全局搜索能力和收敛速度,在详细叙述改进算法的步骤之后,优化了算法的部分参数取值 最后,就基本算法和改进算法的性能指标、收敛代数和仿真结果进行了比较与分析.实验结
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将改进的蚁群算法与路径几何优化相结合,用于解决移动机器人的全局路径规划问题.算法结合机器人的越障性能对移动机器人的环境空间进行建模.通过设置初始信息素加快蚂蚁的搜索速度,同时设置自适应信息素挥发机制,解决特定地图中初始信息素的干扰问题 设置自适应路径长度,筛选规划路径的优劣 提出由路径优劣程度决定的信息素散播策略,并从几何原理出发,对规划路径进行优化处理,加快最优解的收敛速度.仿真结果验证了该算法的有效性和普遍应用性,在随机给定的环境地图中,该算法能够迅速规划出最优路径.-The improve
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基于蚁群算法的机器人路径规划。使用网格离散化的方法对带有障碍物的环境建模，使用邻接矩阵存储该环境，使得问题转化为蚁群算法寻找最短路径。-Robot path planning based on ant colony algorithm. Use grid discretization methods with obstacles environment modeling, the use of adjacency matrix to store the environment, the prob
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将人工蜂群算法应用到机器人路径规划问题上，使机器人路径规划问题得到很好地解决。-The artificial colony algorithm applied to the robot path planning problem, make the robot path planning problem is handled well.
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RT（快速扩展随机树）是一种基于采样的算法求解路径规划问题。RRT提供可行的解如果时间RRT趋于无穷大。
RRT *是一个基于采样的算法为解决运动规划问题，这是一个概率最优变异性。RRT *收敛到最优解的渐近。
RRT * FN是一个基于采样的算法基于RRT *。RRT * FN内在渐近收敛到最优解，然而RRT * FN实现使用更少的内存(RRT (Rapidly-Exploring Random Tree) is a sampling-based algorithm for solving
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该历程使用Matlab 遗传算法 解决多辆车，的有容量多路径规划问题(The Matlab genetic algorithm is used to solve the capacity multi path planning problem of multiple vehicles)
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基于传统的人工势场法实现的路径规划问题，可以躲避障碍物(The path planning problem based on the traditional artificial potential field method can avoid obstacles)
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针对自治水下机器人(AUV)的路径规划问题进行了研究,依据模糊控制规则,提出了一种基于粒子群优化(PSO)的模糊路径规划算法(The path planning problem of autonomous underwater vehicle (AUV) is studied. According to the fuzzy control rules, a fuzzy path planning algorithm based on particle swarm optimization (PS
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