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动态路径规划模拟.nlogo

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简介：
动态路径规划模拟.nlogo是一款用于研究和教学的NetLogo模型，它通过模拟不同环境下的路径优化问题，帮助用户理解和分析动态系统中的路径选择策略。 使用NetLogo编写D*lite（简化版）：采用A*或迪杰斯特拉算法寻找最短路径，然后沿着找到的路径行走，并检测路径成本变化。如果发现路径成本增加，则重新搜索新的最短路径。不知道这样的思路是否正确，请指教；如果有进一步改进的地方也请分享，相互学习。

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  • 动态路径规划模拟.nlogo
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    动态路径规划模拟.nlogo是一款用于研究和教学的NetLogo模型，它通过模拟不同环境下的路径优化问题，帮助用户理解和分析动态系统中的路径选择策略。 使用NetLogo编写D*lite（简化版）：采用A*或迪杰斯特拉算法寻找最短路径，然后沿着找到的路径行走，并检测路径成本变化。如果发现路径成本增加，则重新搜索新的最短路径。不知道这样的思路是否正确，请指教；如果有进一步改进的地方也请分享，相互学习。
     
  • 路径动态规划与窗口路径规划在处理动态障碍物中的应用——基于动态窗口法的动态路径规划
    优质
    本研究探讨了路径动态规划和窗口路径规划方法在应对移动环境中动态障碍物挑战的应用，并深入分析了基于动态窗口法的动态路径规划技术，为机器人导航提供高效解决方案。 动态窗口法可以用于实现二维路径规划，并且能够设置圆形的静态或动态障碍物。
     
  • 路径规划中的模拟退火算法应用_模拟退火_路径规划
    优质
    本文探讨了在路径规划问题中运用模拟退火算法的有效性与优势。通过分析比较，展示了该方法解决复杂优化问题的能力和灵活性。适合对智能算法及应用感兴趣的读者阅读。 这款程序仿真非常适合初学者练习，欢迎大家下载。
     
  • DStar（动态路径规划）算法
    优质
    DStar算法是一种先进的路径规划技术，它能够实时更新和优化移动机器人或代理人的行进路线，适应环境变化。 D*算法又称为动态A*算法，在未知环境或有动态障碍物出现的情况下，使用传统的A*算法需要放弃之前的搜索结果（如open表和close表），重新进行规划，这会导致计算时间的增加。而D*算法的核心思想是先用dijkstra或A*从目标点向初始点反向搜索，然后机器人从起点朝目标点移动，在遇到动态障碍物时只需局部调整路径即可，这样大大提高了效率。本仿真基于matlab进行了D*算法的动画演示。
     
  • 静态路径规划及其与动态路径规划的对比，MATLAB实现
    优质
    本研究探讨了静态路径规划方法，并通过MATLAB进行实现。文中同时分析了静态路径规划与动态路径规划之间的差异，为不同场景下的路径选择提供理论依据和技术支持。 基于二维栅格地图并通过基本蚁群算法进行全局路径规划。
     
  • 最短路径的动态规划法
    优质
    简介：最短路径的动态规划法是一种用于解决图论中寻找两点间最短路径问题的技术，通过将大问题分解为小问题来优化计算效率。 使用动态规划法解决有向图的最短路径问题，并用C++编写程序以生成可执行文件（exe）。
     
  • 动态规划算法在路径规划与路径跟踪中的应用
    优质
    本研究探讨了动态规划算法在解决复杂路径规划及路径跟踪问题中的高效性与适用性，旨在提升机器人或自动驾驶车辆导航系统的性能。 路径规划与路径跟踪的动态规划算法（DP算法）以及相关的Matlab脚本程序可以被提供，并且可以直接运行。
     
  • 利用动态规划算法实现最优路径规划
    优质
    本研究采用动态规划算法解决复杂环境下的路径优化问题，旨在寻找从起点到终点的最佳路线，提高效率和准确性。通过递归地计算最短路径或最小成本路径，该方法能够有效应对大规模数据集，为物流、交通导航等领域提供强大的技术支持。 在一个m排n列的柱桩结构上，每个柱桩预置了价值不同的宝石。现在有一位杂技演员从第一排的第一个柱桩开始跳跃，并且每次必须跳到下一排的一个柱桩上，同时在跳跃过程中最多只能向左或向右移动一个柱子的距离。具体来说，在当前处于第j号柱子时，他可以选择跳至下一行的第j、j-1（如果j>1）或者 j+1（如果j  
  • MATLAB路径规划：结合模拟退火与粒子群的全局规划及DWA动态局部规划代码
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    本项目提供了一种基于MATLAB实现的路径规划方案，融合了模拟退火算法和粒子群优化进行全局搜索，并采用DWA方法做动态局部调整。 利用模拟退火-粒子群算法进行全局路径规划后，设置动态障碍物进行DWA局部规划。这只是将两种方法融合，并无太大难度，一看就会。如需详细了解，请参考相关文献或在线资源。