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利用蚂蚁算法求解最短路径问题，稍作修改既可以用于移动机器人路径规划当中。,Ants use the shortest path algorithm to solve the problem, with some slight modifications can be used in mobile robot path planning among them.
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这是一个图论工具箱，内包含25个图论算法，包括最小路径规划，和旅行商问题。,This is a map of the toolbox, which contains 25 plans of algorithms, including the smallest path planning, and the traveling salesman problem.
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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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A*算法求最短路径问题的MatLAB源码，对路径规划的初学者很有帮助！-A* algorithm for seeking the shortest path problem MatLAB source for path planning helpful for beginners!
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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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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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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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移动机器人路径规划是机器人学的一个重要研究领域。它要求机器人依据某个或某些优化原则(如最小能量消耗，最短行走路线，最短行走时间等)，在其工作空间中找到一条从起始状态到目标状态的能避开障碍物的最优路径，本代码应用蚁群算法来解决这个问题！-Mobile robot path planning is an important research field of robotics. It requires one or some of the robot based on the principle o
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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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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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利用matlab对旅行商问题进行求解，31座城市坐标最短路径规划(The traveling salesman problem is solved by using MATLAB, and the shortest path planning of 31 urban coordinates is given)
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将蚁群算法应用于三维路径规划问题上，算法编程完整，注释详细，是初学者宝贵的学习材料。(The ant colony algorithm is applied to the three-dimensional path planning problem, the algorithm programming is complete, detailed notes, is a valuable learning material for beginners.)
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通过这一算法可以实现二维平面内无人机的路径规划。在该平面内存在已知的障碍，势场法通过给终点添加引力，对障碍增加斥力，使得无人机能够顺利的避障并到达终点。通过对传统势场法的改进，避免了无人机容易陷入极值的问题，使搜索更易实现。(Through this algorithm, the path planning of the UAV in the two-dimensional plane can be realized. There are known obstacles in the plane
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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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TSP问题实现多目标点的路径规划，使其路径最短(The TSP problem realizes the path planning of multiple target points, making the shortest path.)
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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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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
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