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遗传算法用于解决小车避障问题。

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简介:
通过对遗传算法应用于小车避障问题的研究,我们获得了明确且直观的结果。该项目包含完整的代码实现,方便用户自主下载和使用。

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客服
客服
  • 研究
    优质
    本研究运用遗传算法优化小车避障路径,通过模拟自然选择和遗传机制,提高小车在复杂环境中的自主导航与障碍物规避能力。 遗传算法小车避障问题的研究结果展示清晰,并且提供了完整的代码供自行下载。
  • 智能程序及
    优质
    本项目致力于开发一套针对小型车辆的智能化避障系统及其解决方案,旨在提升车辆在复杂环境中的自主导航与障碍物规避能力。通过综合运用传感器技术、机器视觉和算法优化等手段,该系统能够有效识别并避开行驶路径上的各种障碍,从而确保行车安全与效率。 使用51单片机制作的智能小车可以通过超声波传感器实现避障功能。
  • VRP_GA:基辆路径
    优质
    简介:本文提出了一种利用遗传算法优化解决车辆路径问题(VRP)的新方法——VRP_GA。该方案能够高效地处理物流配送中的路线规划,有效减少运输成本和时间。 VRP_GA 遗传算法(GA)的车辆路径问题(VRP) 该存储库提供了程序和模块来解决具有遗传算法的车辆路径问题。 编译: - 对于Windows用户,请使用MinGW-win64安装gcc / g++ 编译器; - 对于Linux用户,请使用apt-get安装g++。 命令如下: 对于Windows用户: ``` g++ -O2 ga.cpp get-config.cpp main.cpp -o run.exe ``` 对于Linux用户: ``` g++ -O2 ga.cpp get-config.cpp main.cpp -o run.out ``` 执行程序: - 对于Windows用户:运行 `run.exe`。 - 对于Linux用户:使用命令 `./run.out`。 结果可视化: 数据可视化需要安装了numpy和matplotlib软件包的Python 2.7或Python 3.6。
  • TSP
    优质
    本研究探讨了如何运用遗传算法高效求解旅行商问题(TSP),通过模拟自然选择与遗传机制,寻找最优或近似最优路径方案。 使用遗传算法解决TSP问题时,只需输入城市的坐标即可。
  • TSP
    优质
    本研究运用遗传算法探讨旅行商问题(TSP),通过优化路径寻找最短路线,旨在提高求解效率与精确度。 基于遗传算法的TSP问题求解,附有完整MATLAB运行代码及结果分析,适合大二计算方法课程高分作业使用。
  • 间调度方案2.zip_
    优质
    本资料探讨了利用遗传算法解决车间调度问题的有效方法。通过模拟自然选择和遗传机制,提出了一种优化生产流程、提高效率的创新方案。 利用遗传算法解决车间调度问题。
  • 八数码
    优质
    本研究探讨了利用遗传算法有效求解经典的八数码难题。通过优化编码与选择算子,探索了该方法在路径寻优中的应用潜能。 我自己用C++编写了一个遗传算法来解决八数码问题。这段代码实现了通过遗传算法寻找解决方案的过程,并对八数码游戏的最优解进行了探索。
  • 共享单再平衡
    优质
    本研究利用遗传算法优化共享单车调度方案,有效解决了城市中单车分布不均的问题,提高了系统运营效率和用户体验。 共享单车再平衡问题(BRP)是单一商品旅行商问题(1-PDTSP)的扩展,并且属于NP难解的问题范畴。鉴于现有算法求解效率低下的缺陷,不利于实现实时调度优化,本段落提出了一种用于解决BRP的非代际遗传算法。该算法通过个体搜索机制保留优秀基因,设计了线路交叉算子和k点破坏修复变异算子,并引入破坏修复机制,在算法收敛速度减缓时自动生成新个体加入到群体中以避免陷入局部最优解。通过对BRP标准案例进行测试发现:在小规模问题上,该算法能够找到所有最优解;平均CPU消耗时间为3.8秒。而在处理中等和大规模的问题时,此方法同样表现出色,在9个算例中找到了全局最佳解决方案,并且其运算速度相较于传统分支定界法及线路破坏与修复启发式算法提升了77%以上。