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A-Star算法实验报告及Java源码

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简介：
本实验报告详细探讨了A-Star算法的工作原理及其在路径规划中的应用，并提供了完整的Java实现代码。适合研究与学习参考。 对于下图所示的迷宫问题，使用A*算法为机器人寻找从点(1, 1)到目标点(4, 4)的一条路径，并采用曼哈顿距离作为启发函数。

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  • A-Star算法实验报告及Java源码
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    本实验报告详细探讨了A-Star算法的工作原理及其在路径规划中的应用，并提供了完整的Java实现代码。适合研究与学习参考。 对于下图所示的迷宫问题，使用A*算法为机器人寻找从点(1, 1)到目标点(4, 4)的一条路径，并采用曼哈顿距离作为启发函数。
     
  • A*算法实验报告（广工版，含Java源码）
    优质
    本实验报告详细探讨了A*算法在路径寻址中的应用，并提供了Java语言实现的完整源代码，适用于广州工业大学相关课程的学习与研究。 对于下图所示的迷宫问题，使用A*算法为机器人寻找从点(1, 1)到目标点(4, 4)的一条路径，并采用曼哈顿距离作为启发函数。
     
  • EM算法（含实验报告及Java代码）
    优质
    本资料详细介绍了EM算法理论及其应用，并附有实验报告和Java实现代码，适合学习与实践参考。 EM算法是一种无指导的学习算法，它能够解决概率模型中的参数估计问题。这里提供的是Michael Collins在1997年论文中描述的用于抛硬币应用的EM算法实现软件。下载包包括源代码、可执行程序以及关于EM算法的相关论文。
     
  • A*算法的C++实现: A-Star
    优质
    本项目提供了一个用C++编写的高效A*路径搜索算法实现，适用于游戏开发、机器人导航等领域。演示了如何利用优先队列优化节点扩展过程。 A*算法的C++实现编译步骤如下：首先创建一个名为build的文件夹，并进入该目录；然后运行cmake ..命令进行配置；接着使用make命令完成编译。要运行程序，需要再次切换到build目录下，执行./a_star指令即可启动带有a-star功能的最短路径查找器示例。
     
  • A-star算法的实现
    优质
    《A-star算法的实现》一文详细介绍了如何通过编程语言实现路径规划中常用的A-star算法，包括其原理、步骤及优化方法。 基于MATLAB的A-star算法实现包括地图模拟和动态展现寻路过程的功能。
     
  • Java格雷码的分治构造算法源代码及实验报告
    优质
    本项目提供了一种基于分治策略构建Java格雷码的高效算法及其详细实现。包含完整的源代码和详尽的实验报告，涵盖了算法设计、性能分析等内容。 算法分析与设计课程中的Java Gray码分治构造算法源代码及实验报告对于计算机专业的学生来说非常重要，它不仅是必修课的一部分，也是软件开发中不可或缺的编程思想。由于这门课程难度较高，相关的学习资源相对匮乏，尤其是用Java编写的示例代码更是难以找到。 完成本次课程设计后，我计划将这些宝贵的资料发布到平台上供广大学生参考和交流。希望通过这种方式能够真正帮助大家更好地理解和掌握算法分析与设计的相关知识。
     
  • Python A-Star: 简单实现A*算法的方法
    优质
    本文介绍了如何使用Python语言简单有效地实现A*路径寻址算法，并提供了实用示例。 在Python中实现A*算法的一种简单方式是通过定义一个`astar`模块，该模块包含了一个抽象的`AStar`类。为了使用这个类计算路径，你需要继承并实现以下方法： 1. **邻居**： ```python @abstractmethod def neighbors(self, node): 对于给定的节点，返回其所有相邻节点。 此方法必须在子类中实现。 ``` 2. **距离计算**： ```python @abstractmethod def distance_between(self, n1, n2): 计算两个相邻节点n1和n2之间的实际距离/成本。确保调用neighbors(n1)返回的列表中包含n2。 此方法必须在子类中实现。 ``` 3. **启发式估算**： ```python @abstractmethod def heuristic_cost_estimate(self, current_node, goal_node): 为给定节点提供到目标位置的估计成本。此函数用于指导搜索过程，帮助A*算法更快地找到最短路径。 此方法必须在子类中实现。 ```
     
  • 基于Java的Apriori算法实验报告及实现代码
    优质
    本实验报告详细探讨了在Java环境下实现经典数据挖掘技术——Apriori算法的过程。文中不仅阐述了Apriori算法的基本原理和应用场景，还提供了完整的代码示例以及性能分析，旨在帮助读者深入理解关联规则学习，并能够实际操作应用该算法解决现实问题。 报告包含源代码以及程序运行截图，并附带lib库文件。数据库仅有一个表，该表有两个字段：TID 和 Items，其中Items是以逗号分隔的字符串形式存储。
     
  • A*算法（A Star）C语言实现版本
    优质
    本项目提供了一个用C语言编写的A*算法实现版本，适用于路径寻找到游戏开发等多种场景。代码简洁高效，并包含详细注释以帮助理解算法原理和操作方法。 非常好的A*算法实现代码自己编写完成，并且每条代码都配有详细的注释，方便基础较差的同学理解和学习。此外还附带了一个调试好的exe程序，下载后即可直接运行！这个资源非常值得拥有，通过它不仅可以学到A*算法，还能间接了解特斯拉算法的相关知识。请尊重版权！！
     
  • A-Star (A*) 算法的 MATLAB 程序
    优质
    本程序为实现路径规划的经典算法——A*（A-Star）算法的MATLAB版本。通过启发式搜索技术高效求解最短路径问题，适用于二维网格环境下的机器人导航与移动应用开发研究。 路径规划算法的研究涉及多个方面，包括但不限于算法的设计、优化以及在不同应用场景中的实现效果分析。这类研究对于提高机器人导航、自动驾驶车辆以及其他智能系统中任务执行的效率与准确性至关重要。随着技术的进步，新的挑战不断涌现，推动着研究人员探索更加高效和适应性强的方法来解决路径规划问题。