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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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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 【混合K-Means与蚁群算法】解决CVRP问题的混合算法及Matlab实现代码
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    本研究结合K-Means与蚁群算法，提出一种新颖的方法来解决容量约束车辆路径规划(CVRP)问题，并提供了详细的Matlab实现代码。 算法分为两个阶段： **阶段1：改进K-Means聚类** 步骤 1：根据需求量总和与车辆载重量的比值确定聚类数量； 步骤2：随机选择几个需求点坐标，作为各聚类中心的初始值，并设置每个簇的最大容量为车辆载重； 步骤3：将所有需求点按照需求量由大至小排序，依次分配给相应的簇。具体流程如下： - 计算每个需求点与各个聚类簇的距离； - 将该需求点分配到距离最近的且剩余容量满足条件的聚类中心中； - 若不满足，则将其分配到次优选择的目标，并重复上述步骤直到找到合适的聚类或完成所有可能的选择； 步骤4：当所有需求点被合理地分配后，重新计算各簇的新重心坐标并更新这些聚类中心的位置信息； 步骤5：比较新旧聚类中心的差异是否超过设定阈值。如果超出了，则返回到步骤2继续执行该流程直到满足条件为止。 **阶段2：配送路径规划** 在经过改进K-Means算法处理后，每个簇内的需求点总量都小于车辆载重限制，可以单独用一辆车来完成这些任务，从而将CVRP问题转化为多个MTSP子问题。接下来使用蚁群算法或其它经典启发式方法分别优化各个聚类中心的配送路径。
     
  • 【混合粒子群算法】用Matlab实现混合粒子群算法解决TSP问题的代码
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    本项目使用Matlab编程实现了混合粒子群优化算法，专门针对旅行商（TSP）问题进行求解，提供高效、简洁的源码。 标准粒子群算法通过追随个体最优解和群体最优解来寻找全局极值。尽管该方法操作简单且能够快速收敛，但在迭代次数增加的过程中，随着种群的集中，各粒子变得越来越相似，可能导致陷入局部最优点而无法跳出。 混合粒子群算法则放弃了传统粒子群算法中依赖于追踪极值更新个体位置的方法，而是借鉴了遗传算法中的交叉和变异机制。通过将粒子与最优解进行交叉操作以及对单个粒子执行变异操作来探索全局最优解。 旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）是经典的路线优化问题之一，又称为推销员或货郎担问题。该问题是寻找单一旅行者从起点出发，经过所有给定的需求点后返回原点的最短路径。最早的数学模型由Dantzig等人在1959年提出。TSP被认为是车辆路线规划（Vehicle Routing Problem, VRP）的一个特例，并且已经被证明是一个NP难问题。
     
  • 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
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    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。
     
  • EM算法MATLAB代码-EM_GMM：用EM算法实现高斯混合模型拟合的代码
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    这段MATLAB代码实现了利用期望极大（EM）算法对数据进行高斯混合模型（GMM）拟合，适用于聚类分析和概率建模。 EM算法在Matlab中的代码实现（例如EM_GMM）用于拟合高斯混合模型（GMM）。以下是使用该方法安装GMM的步骤： 函数定义：`P=trainGMM(data, numComponents, maxIter, needDiag, printLikelihood)` 参数说明： - `data`: 一个NxP矩阵，其中行代表点，列代表变量。例如N个二维点将有N行和2列。 - `numComponents`: 高斯混合模型的成分数量 - `maxIter`: 运行期望最大化（EM）算法拟合GMM的最大迭代次数 - `needDiag`：设置为1表示需要对每个组件使用对角协方差矩阵。
     
  • MATLAB中GA-PSO混合算法的源代码
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    本段落提供了一种创新的MATLAB源代码实现，结合了遗传算法（GA）与粒子群优化（PSO）的优点，旨在解决复杂优化问题。代码高效、灵活，适合科研和工程应用。 基于遗传粒子群混合算法的MATLAB源码用于优化无线传感网络中的路由。
     
  • A*算法的Matlab实现
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    本项目旨在通过Matlab语言实现经典的A*搜索算法，适用于路径规划等领域。代码简洁高效，并包含详细注释便于学习理解。 A* 算法是一种常用的路径规划与图搜索算法，用于寻找从起点到终点的最短路径。Matlab是一款高级数学计算及编程环境，可用于实现A*算法以解决路径规划问题。 内容概要： 在Matlab中实现A*算法包括以下主要步骤： 1. 创建地图表示：将问题背景转化为网格形式的地图，并确定其中障碍物、起始点和目标点的位置。 2. 定义节点：把每个格子视为一个节点，包含位置信息、代价及父级节点等属性。 3. 初始化数据结构：设立开放列表与关闭列表以记录搜索过程中的状态变化。 4. 开始搜索：从初始节点出发，依据A*算法评估各个可能路径的成本，并选择最优的进行扩展。 5. 更新节点信息：根据当前的选择更新各节点的成本和父级关系，以便于后续步骤中寻找最佳选项。 6. 终止条件判断：当目标节点被添加到关闭列表或开放列表为空时停止搜索操作。 7. 路径重建：从终点开始追踪回溯至起点的路径信息以确定最短路线。 适用人群： 数学、计算机科学以及工程学领域的研究者与学生，对路径规划和图搜索算法感兴趣的个人；需要在Matlab中实现此类算法解决实际问题的技术工程师及开发者等。 使用场景： 机器人导航：利用A*算法为移动机器人设计有效的行进路线。 游戏开发：在游戏中应用该算法来优化角色或物体的自动寻路功能。
     
  • 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。
     
  • A*算法的Matlab代码
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    这段简介可以描述为：“A*算法的Matlab代码”提供了使用Matlab编程实现路径寻址的经典A*算法的详细示例和解释。该资源适合学习路径规划和图搜索算法的学生与研究人员。 A*算法的Matlab代码可以处理自定义地图或图片作为输入。在这些图片中，默认情况下绿色代表起始位置，红色表示终点。经过二值化处理后，程序会进行路径规划。本段落件包含7张测试图，尺寸从20x20像素到640x480像素不等。