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2-基于JumpPoint跳点搜索算法的路径搜索与行人仿真研究

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简介：
本研究探讨了基于JumpPoint搜索算法在路径规划中的应用，并结合行人仿真实验验证其效率及实用性。 基于JumpPoint跳跃点的路径搜索算法相比传统A*算法具有更快的计算速度。

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  • 2-基于JumpPoint跳点搜索算法的路径搜索与行人仿真研究
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    本研究探讨了基于JumpPoint搜索算法在路径规划中的应用，并结合行人仿真实验验证其效率及实用性。 基于JumpPoint跳跃点的路径搜索算法相比传统A*算法具有更快的计算速度。
     
  • 一种改进的带权重跳点搜索路径规划算法
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    本研究提出了一种改进的带权重跳点搜索（WHS）路径规划算法，通过优化节点选择和路径评估策略，显著提升了复杂环境下的导航效率与准确性。 为解决非结构化复杂场景下基于搜索的寻路算法中存在的计算时间长、路径非最优等问题，在跳点搜索（Jump Point Search, JPS）算法的基础上，提出了一种带权重的跳点搜索（Weighted Jump Point Search, wJPS）算法。WJPS算法改进了启发式函数，并采用非传统的距离表达方式，最终实现了在保证全局路径最短的同时降低了计算时间。为了验证wJPS算法的有效性，设计了多种非结构化复杂场景地图，对A*、JPS和wJPS算法在寻路时间、扩展点数和路径长度三个方面进行了对比。实验结果显示，在复杂环境中，相比A*算法和JS算法，WJPS算法能生成最短的路径，并且利用JPS跳点搜索中寻找拓展节点的策略，能够实现毫秒级别的规划，满足智能体对路径规划层的要求。此外，wJPS算法采用微分平坦法对生成的路径点进行曲线拟合，使智能体的运动轨迹更加平滑。
     
  • 基于邻接表的路径搜索算法.zip
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    本资源提供了一种基于邻接表实现图的路径搜索算法，适用于数据结构与算法课程学习和项目实践。包含详细代码注释及示例说明。 该项目包含两个工程，一个是用C#实现的，另一个是用C++实现的。这两个工程都实现了两点间的路径搜索功能，并在程序执行完成后列出所有可行路径。
     
  • 基于MATLAB的多目标搜索算法研究
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    本研究聚焦于利用MATLAB平台开发和优化多种多目标搜索算法，旨在提高复杂问题求解效率与精度。通过理论分析及实验验证，探索算法间的协同作用与改进策略。 基于MATLAB集成的多目标优化算法工具包涵盖了目前大部分多目标进化算法。
     
  • 电脑鼠电路改进与搜索算法研究
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    本项目专注于电脑鼠技术的研究与优化，着重于电路设计改进及高效搜索算法开发，旨在提升电脑鼠在迷宫中的运行性能和智能决策能力。 电脑鼠走迷宫大赛是由国际电工和电子工程学会（IEEE）举办的一项国际性赛事，涵盖机械、电子、控制、光学、程序设计及人工智能等多个领域的科技知识，在业界享有很高的知名度。比赛中迷宫算法的优劣对最终成绩有着直接影响。
     
  • 基于集束搜索（beam search）的图搜索算法
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    本研究提出了一种创新性的基于集束搜索（Beam Search）的图搜索算法，旨在提高大规模图数据处理中的效率和准确性。通过限制每一步扩展节点的数量来优化计算资源使用，并保证接近最优解的结果输出，尤其适用于复杂的路径规划、自然语言处理等领域。 使用集束搜索（beam search）方法的图搜索算法（Java）。程序中的队列类可以自己实现，我编写了一个并附在源码目录中。
     
  • 基于DWA和双向跳点搜索算法的路径规划改进策略：提高搜索效率及增强避障性能
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    本研究提出了一种结合动态窗口算法(DWA)与双向跳点搜索算法的改进型路径规划方法，旨在优化路径规划过程中的搜索效率，并提升复杂环境下的避障能力。通过实验验证了该策略的有效性。 在现代自动化与机器人技术领域内，路径规划是一个关键的研究方向。尤其是在复杂环境中实现高效且可靠的路径规划是当前研究的重点之一。DWA算法（Dynamic Window Approach）以及双向跳点搜索算法都是用于解决这一问题的有效工具。 DWA算法通过动态选择最优速度来快速响应环境变化，并有效避开障碍物，在处理动态场景时表现尤为出色。而双向跳点搜索算法则因其从起点和终点同时进行路径探索的特点，显著提高了全局路径规划的效率。 将这两种技术融合在一起可以形成一种全新的优化路径策略：首先利用双向跳点搜索算法迅速确定最优路线；然后采用DWA算法在局部环境中实现精准避障功能。这种结合方式不仅能提高整体的路径规划速度，还能增强机器人面对静态或动态障碍物时的安全性与灵活性。 为了将这一理论付诸实践，复杂的编程技巧和精确的设计方案是必不可少的。Matlab因其强大的数值计算能力和丰富的函数库成为实施此类算法的理想平台。相关代码均附有详尽注释以方便理解及调试过程中的问题排查工作，从而加速了技术的应用部署速度。 文档如“文章标题融合算法的双向跳点搜索路径规划算.doc”与“双向跳点搜索算法融合DWA的路径规划.html”，不仅介绍了理论背景还提供了具体应用案例。这些材料为研究者和开发者提供了一手资料，有助于深入理解优化策略并学习如何在实际场景中加以利用。 此外，文件名中的图像文件如“1.jpg”至“5.jpg”，很可能包含了算法运行结果或辅助说明的图表内容，使用户能够更直观地了解路径规划的过程及其效果展示。 综上所述，通过结合DWA和双向跳点搜索技术所形成的优化策略，在提升全局路径规划效率的同时增强了机器人的避障性能。这在当前自动化及机器人领域内是一项重要的进展。而Matlab源码的提供、详细的代码注释以及参考文献则为后续研究与应用铺平了道路，奠定了坚实的基础。
     
  • 共生生物搜索算法研究
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    《共生生物搜索算法研究》一文聚焦于新兴的共生生物启发式优化算法，探讨其在解决复杂问题中的应用潜力与机制。通过模拟自然界中物种间的共生关系，该算法为人工智能领域提供了新的解决问题策略。 共生生物搜索算法是一种优化算法，它模拟了自然界中不同物种之间的相互作用过程来解决复杂问题。该算法通过模仿共生关系中的互利、竞争和其他交互行为来进行有效的搜索和探索，适用于多种优化场景。
     
  • 跳点搜索(JPS)在A*算法中的应用
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    本文探讨了JPS（Jump Point Search）技术如何优化经典A*路径寻找算法，提高其效率和性能。通过减少不必要的节点检查，JPS使得基于栅格的地图导航问题得以更快速解决。 JPS算法的实现（C#版本）