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基于MATLAB的混合A*算法(Hybrid_Astar)

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简介：
本研究介绍了一种基于MATLAB实现的混合A*（Hybrid A*)算法，该算法结合了传统A*路径规划方法与车辆动态模型的优势，适用于复杂环境下的自主导航任务。 基于车辆的运动学模型构建节点，并以从当前点到终点的A*算法距离与RS（Rapidly-exploring Random Tree）距离两者中较大的值作为H(n)函数的估计代价，使用MATLAB 2016a及以上版本实现该方法。

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  • 基于MATLAB的混合A*算法(Hybrid_Astar)
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    本研究介绍了一种基于MATLAB实现的混合A*（Hybrid A*)算法，该算法结合了传统A*路径规划方法与车辆动态模型的优势，适用于复杂环境下的自主导航任务。 基于车辆的运动学模型构建节点，并以从当前点到终点的A*算法距离与RS（Rapidly-exploring Random Tree）距离两者中较大的值作为H(n)函数的估计代价，使用MATLAB 2016a及以上版本实现该方法。
     
  • MATLAB混合A*算法代码-Hybrid_A_Star: 本仓库为混合A*算法的MATLAB实现
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    此GitHub仓库提供了混合A*（Hybrid A*）路径规划算法的MATLAB实现代码，适用于自动驾驶和机器人导航领域。 本仓库是对混合A*算法的Matlab实现。要查看代码结果图，请在Matlab中直接运行EntryPoint.m文件即可。注意航向phi取值范围为[-pi, pi]。 提醒如下： 1. 该仓库提供两个版本的代码：without_comments分支是原作者提供的原始版本，并修复了从左边直线行驶轨迹错误的问题（原因是VehicleCollisionCheck函数出现错误）。 2. master分支是我根据源码修改并添加注释，方便理解。同时，也修正了VechicleCollisionCheck的相关代码。 文件组织和代码解释可以参考仓库内的文档说明。
     
  • 基于GWO-PSO的混合优化算法（Matlab）
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    本研究提出了一种结合灰狼优化(GWO)与粒子群优化(PSO)的混合算法，并在MATLAB环境下进行了实现和验证。该算法旨在提升复杂问题求解效率和精度，适用于多种工程应用领域。 实现了PSO和GWO优化算法的混合：[Best_score,Best_pos,PSOGWO_cg_curve]=PSOGWO(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj); [Alpha_score,Alpha_pos,GWO_cg_curve]=GWO(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj)。
     
  • 基于MATLAB的混合蚁群优化算法（HBACA）
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    本研究提出了一种基于MATLAB平台开发的混合蚁群优化算法（HBACA），该算法结合了多种策略以增强传统蚁群算法在解决复杂问题时的表现，特别适用于路径规划与组合优化领域。 蚁群算法的改进包括提出了四种不同的蚂蚁选择城市的策略。
     
  • 基于MATLAB的混合蛙跳算法(SFLA)实现
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    本简介介绍了一种利用MATLAB编程环境实现的优化算法——混合蛙跳算法（SFLA），详细探讨了其在问题求解中的应用和优势。 SFLA是由Eusuff和Lansey于2003年提出的一种用于解决组合优化问题的方法，并且使用Matlab进行了仿真实现。
     
  • 基于MATLAB的双向A*算法
    优质
    本研究利用MATLAB平台实现了一种高效的路径规划方法——双向A*算法，通过从起点和终点同时进行搜索，显著提高了路径寻优效率与精确度。 A*算法是从起始点开始向目标点搜索的路径规划方法。双向A*则在A*的基础上同时从起始点和目标点进行搜索，当一方检测到另一方已经检查过的节点时，搜索过程结束。因此，在时间效率上，双向A*通常比单向A*更快。
     
  • 基于MATLAB的A*算法程序
    优质
    本简介介绍了一款基于MATLAB开发的A*算法程序，该程序旨在高效解决路径规划问题，适用于多种应用场景。 对于MATLAB新手来说，这款软件易于上手且简单易懂，并且对撰写论文具有一定的指导意义。
     
  • 路径规划算法综述：A、A*、Hybrid-A及混合A算法的启发式搜索比较
    优质
    本文综述了路径规划中的几种经典和新兴算法，包括A、A*、Hybrid-A及其混合算法，重点分析了它们在启发式搜索策略上的异同与优劣。 路径规划算法包括A算法、A-star启发搜索、Hybrid-A混合算法以及Dijkstra迪杰斯特拉算法。相关资料可以参考Path-PlanningDijkstra迪杰斯特拉路径规划的内容。
     
  • 基于MATLAB的混合高斯模型EM算法实现
    优质
    本项目采用MATLAB编程语言实现了基于期望最大化(EM)算法的混合高斯模型。该算法在模式识别与聚类分析中有着广泛应用。 用MATLAB实现基于混合高斯模型的EM算法，并确保代码可以直接运行且能够绘制图表。
     
  • 基于FastICA算法的混合信号分离MATLAB仿真
    优质
    本研究运用FastICA算法，在MATLAB平台上进行混合信号的有效分离与分析，旨在探索非线性混合数据处理的新方法。 基于FastICA算法的混合信号分离MATLAB仿真：请使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试，并运行工程目录下的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。在执行过程中，请确保MATLAB左侧当前文件夹窗口显示的是当前工程所在路径。具体操作步骤可以参考提供的操作录像视频以获得更详细的指导。