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JPS（Jump Point Search）是一种A*搜索算法。

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简介：
JPS算法的开发已完成！（提供C#版本实现）

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  • 跳点搜索法（Jump Point Search）- MATLAB代码
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    本段MATLAB代码实现了一种高效的路径规划算法——跳点搜索法(Jump Point Search)，适用于二维网格环境中的快速寻径。 1. 知识：JPS算法基于当前节点的方向以及跳点策略来扩展后继节点。该方法遵循“两个定义、三个规则”。2. 资源：提供了一个用于实现JPS算法的Matlab代码示例。3. 适用人群：适合对JPS算法感兴趣的初学者学习和研究使用。
     
  • 跳点搜索：Matlab中的Jump Point Search - 源码
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    本源码实现了一种高效路径查找算法——跳点搜索(Jump Point Search)在MATLAB环境下的应用。该算法优化了A*算法，特别适用于大型网格地图的快速寻路问题解决。 跳跃点搜索在Matlab中的实现涉及利用特定算法来定位数据集中的关键转折或变化点。这一过程通常用于数据分析、信号处理等领域，以帮助识别重要的模式或趋势的改变。通过编写适当的函数或者使用现有的工具箱功能，可以有效地执行这种类型的分析任务。 为了进行有效的跳跃点搜索，用户可能需要熟悉Matlab提供的各种统计和数学库中的相关方法，并根据具体的应用场景调整参数设置。此外，在处理大规模数据集时，优化算法性能以提高效率也是很重要的考虑因素之一。
     
  • 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）
     
  • 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。
     
  • A星搜索算法
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    A星（A*）搜索算法是一种在图形路径寻找中最常用的启发式搜索算法，以其高效的寻径能力和广泛应用而著称。它通过综合评估节点的成本和预估到达目标的距离来选择最优路径，被广泛应用于游戏开发、机器人导航及信息检索等领域。 A星搜索是一种启发式算法，在图论和计算机科学领域用于寻找两个节点之间的最短路径或最小代价路径问题。它结合了Dijkstra算法的最佳优先搜索策略以及贪心算法的思想，通过评估函数来估计从当前节点到目标的最优解距离，并以此指导搜索过程以提高效率。 A星搜索的关键在于选择合适的启发式函数，这样既能保证找到的问题解决方案是最优的（即没有其他路径比它更短），又能尽可能减少不必要的探索。这种方法在游戏AI、机器人导航等领域有着广泛的应用价值。
     
  • 候选区域搜索——Selective Search算法.zip
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    本资源提供了一种高效的目标检测方法——Selective Search算法。通过生成高质量的候选区域，该算法能显著提高对象识别准确率，并广泛应用于计算机视觉领域。 1. 使用Python实现功能。 2. 提供Selective Search算法的源代码。 3. 生成目标检测候选区域。
     
  • Search-Dalsa Sherlock 区域搜索算法说明文档
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    本文档详细介绍了Search-Dalsa Sherlock区域搜索算法的工作原理、参数设置及应用方法，旨在帮助用户优化图像处理和模式识别任务。 在Sherlock区域搜索算法SearchSherlock 7中主要有三种搜索方法：Search、Correlation Search 和 Geometric Line Search。机器视觉的一个常见应用是识别图像中的特定特征区域，并确定这些特征是否位于预期的位置，或者它们与预期位置的偏差是多少。这三种搜索算法的操作步骤基本相同： 1. 在一幅图像上定义并训练目标特征。 2. 设定搜索参数和指定待搜寻的目标区域。 3. 使用新输入的图片进行搜索，在找到相应特征的情况下返回其坐标以及匹配得分。
     
  • 麻雀搜索算法优化-Sparrow-Search-Algorithm-Matlab-main.zip
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    麻雀搜索算法优化提供了基于Matlab实现的麻雀搜索算法代码，适用于解决各种最优化问题，特别适合科研与工程应用中的复杂寻优场景。 从麻雀的群体智慧、觅食行为和反捕食策略出发，提出了一种新的群体优化方法——麻雀搜索算法（SSA）。
     
  • 【元搜索引擎】Search-System.zip
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    Search-System是一款集成了多个主流搜索引擎接口的元搜索引擎工具，通过整合不同平台的数据资源，为用户提供高效、全面的信息检索服务。 通过一个统一的用户界面帮助用户在多个搜索引擎中选择并利用合适的工具来实现检索操作，是对分布于网络的各种搜索服务的全局控制机制。 如果你没有自己的搜索引擎但又希望获取大规模的数据源，可以善用百度搜索和谷歌搜索等现有资源以小搏大。有很多应用场景可以通过巧妙地借助这些平台来达成目的，例如网站新闻采集、技术或品牌的新闻跟踪、知识库收集以及人机问答系统等。我之前开发的一个准确率超过百分之九十几的人机问答系统的数据源中的一部分就是充分利用了百度和谷歌的搜索功能。我们可以利用JSoup与CSSPath技术轻松获取页面自定义内容，并且很容易地扩展到其他搜索引擎上进行操作。
     
  • 改进版布谷鸟搜索(Cuckoo Search)算法(XinShe Yang)
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    改进版布谷鸟搜索算法是由Xin-She Yang提出的优化算法，它基于原始CS算法进行了增强和修正，以提高寻优效率和精度，在多个领域表现出色。 XinShe Yang教授提出的Cuckoo Search优化算法的Matlab原代码可用于全局优化，并附有算法原理的文章及测试函数，供大家参考学习。