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改良的A*算法程序

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简介:
本程序为改进版A*寻路算法的应用实现,优化了搜索效率和路径规划准确性,适用于复杂环境下的智能导航与机器人路径规划。 借鉴了原程序并进行了一些改进,提供了一种新的思路与大家分享。

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客服
客服
  • A*
    优质
    本程序为改进版A*寻路算法的应用实现,优化了搜索效率和路径规划准确性,适用于复杂环境下的智能导航与机器人路径规划。 借鉴了原程序并进行了一些改进,提供了一种新的思路与大家分享。
  • A*寻路MATLAB实现
    优质
    本程序为基于MATLAB环境下的改进型A*寻路算法实现代码,旨在优化路径搜索效率与准确性,适用于游戏开发、机器人导航等领域。 使用A*算法必须包含所有元素——尤其是open列表、close列表以及路径代价G、H和F。还有许多其他的寻路算法,并非所有的都是A*算法;而A*被认为是其中最优秀的。
  • 粒子群
    优质
    本程序基于经典粒子群优化算法进行改进,旨在提升搜索效率与精度,适用于解决复杂多模态优化问题。 对粒子群算法进行改进,并将改进后的算法应用于最优路径选择。
  • A*Theta*路径规划
    优质
    《改良型A*的Theta*路径规划算法》一文探讨了一种改进版的Theta*算法,它在原有的A*搜索算法基础上进行了优化,显著提升了路径规划效率与准确性,在复杂环境中展现出卓越性能。 A*算法虽然能够在图中找到一条最短路径,但这并不意味着这条路径在现实环境中也是真正的最短路径。这是因为我们通过图中的边来传播信息并限制路径的形成。Theta*是A*的一种变体,它同样沿图的边传播信息,但不会将路径严格限定于这些边上,从而能够寻找“任意角度”的路径。
  • 混合蚁群MATLAB源
    优质
    本作品提供了一种基于MATLAB实现的改良混合蚁群算法源代码。该算法结合了多种策略优化传统蚁群算法,适用于解决复杂组合优化问题。 为了克服蚁群算法进化速度慢、容易停滞以及易陷入局部最优等问题,提出了一种混合改进的蚁群算法。该方法结合了自适应信息素挥发因子、决策变量高斯变异和决策变量边界自动调整三种策略。将其应用于函数优化中后发现,这种改进后的算法不仅提高了寻优精度,加快了搜索速度,还增强了收敛性能。
  • 混合蚁群MATLAB源
    优质
    本源程序为基于MATLAB环境开发,旨在优化传统蚁群算法性能,适用于解决复杂组合优化问题。通过引入改进机制增强搜索效率与解质量,在多个标准测试集上展现出优越性。 MainSim文件为主函数,此程序为基于自适应信息素、决策变量高斯变异和决策变量边界自调整三种改进的混合蚁群算法程序。其中,自适应信息素改进代码在ACOUCP文件的143-152行;决策变量高斯变异功能在GaussMutation文件中实现;决策变量边界自调整改进代码位于MainSim文件的40-49行。
  • 欧拉MATLAB
    优质
    本程序为基于MATLAB开发的改进型欧拉方法代码,旨在高效解决常微分方程初值问题。通过迭代逼近技术提升解的精度与稳定性,适用于工程、物理及数学等领域的数值计算需求。 改进欧拉法的MATLAB程序对于初学者来说应该简洁明了、易于理解。以下是一个适合初学使用的简化版本: ```matlab % 改进欧拉法求解常微分方程 function [t, y] = improved_euler(f, tspan, y0, h) % f: 微分方程的函数句柄,形式为 dy/dt=f(t,y) % tspan: 时间范围 [t_start,t_end] % y0: 初始条件 % h: 步长 t = tspan(1):h:tspan(2); n = length(t); % 计算时间点的数量 y = zeros(n,1); y(1) = y0; % 设置初始值 for i=1:n-1 k1 = f(t(i),y(i)); k2 = f(t(i)+h,y(i)+h*k1); % 改进欧拉法公式 y(i+1)=y(i)+(h/2)*(k1+k2); end end % 示例函数: dy/dt=y-t^3+1, t in [0, 4], y(0) = 0.5, h=0.1 f=@(t,y)(y-t.^3+1); [t,y] = improved_euler(f,[0,4],0.5,0.1); % 绘制结果 plot(t,y,-o); xlabel(时间 t); ylabel(解 y(t)); title(改进欧拉法求解示例); ``` 以上代码提供了一个简单的框架,可以用于学习和应用改进的欧拉方法来解决常微分方程。请根据具体问题调整函数`f`, 时间范围`tspan`, 初始条件`y0`以及步长`h`.
  • 版花朵授粉(Matlab)
    优质
    本作品为一款基于Matlab开发的改良版花朵授粉算法程序。通过优化算法细节,显著提升了搜索效率和求解精度,广泛适用于函数优化问题。 关于花朵授粉算法的改进程序已经可以运行了,希望各位能多多关注和支持。
  • SIFT
    优质
    本研究提出了一种改进版的SIFT(尺度不变特征变换)算法,通过优化关键步骤提升了图像匹配的速度与准确性,在保持原有优势的同时,有效减少了计算资源消耗。 欢迎算法爱好者多多交流SIFT算法,它还是比较流行的。
  • PID
    优质
    本研究针对传统PID控制算法的不足,提出了一种改进型PID算法,通过优化参数调整机制和引入自适应功能,提高了系统的稳定性和响应速度,在多个应用场景中展现出优越性能。 1. 不完全微分PID算法:在传统的PID控制中引入微分信号可以优化系统的动态特性,但也会导致高频干扰问题,在误差突然变化的情况下尤为明显。为解决这一缺陷,可以在PID控制器中加入一个一阶惯性环节(即低通滤波器),从而改善系统性能。 不完全微分PID的结构如图所示:其中(a)表示直接将低通滤波器应用到微分部分上。本控制系统采用此方法,可以有效减少干扰信号的影响,并提高系统的整体表现。 2. 积分饱和及抑制措施:在实际操作中,控制变量由于执行元件机械和物理性能的限制而被限定在一个特定范围内(umin≤u(k)≤umax)。