Advertisement

通信与网络路径规划D算法和F算法的MATLAB实现源码及数据（课程设计）.zip

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：ZIP

简介：
本资源包含通信与网络路径规划中的D算法和F算法的MATLAB实现代码及配套数据集，适用于相关课程设计与研究。 通信与网络路径规划 D算法及F算法的MATLAB实现源码+数据（课程设计）.zip 是一个已获导师指导并通过、成绩为97分的高分项目，适用于课程设计或期末大作业使用。该项目无需修改即可直接下载和运行，确保内容完整且可以顺利执行。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 通信与网络路径规划D算法和F算法的MATLAB实现源码及数据（课程设计）.zip
    优质
    本资源包含通信与网络路径规划中的D算法和F算法的MATLAB实现代码及配套数据集，适用于相关课程设计与研究。 通信与网络路径规划 D算法及F算法的MATLAB实现源码+数据（课程设计）.zip 是一个已获导师指导并通过、成绩为97分的高分项目，适用于课程设计或期末大作业使用。该项目无需修改即可直接下载和运行，确保内容完整且可以顺利执行。
     
  • 基于D算法和F算法的通信与网络路径规划MATLAB源码.zip
    优质
    本资源提供了一套基于D算法（如Dijkstra）和F算法（如A*算法）实现的通信与网络路径规划MATLAB代码，适用于研究与教学。 MATLAB实现基于Dijkstra算法及Floyd算法的通信与网络路径规划项目源码.zip 代码完整下载即用无需修改。文件功能介绍如下： - workspace.m：一步执行工作区中的所有操作。 - Dijkstra.m：使用Dijkstra算法计算最短路径的距离dist和路径fullPath，以及指定节点集Gp。 - Floyd.m：通过Floyd算法获得完全优化后的权值矩阵W和路由矩阵R。 - getGraph.m：获取网络图（默认图或手动输入）。 - getFloydMinPath：利用Floyd计算得到的W和R，获取任意起点v到其他节点的最短路径fullPath及距离dist。 - drawPath：使用fullPath、dist、point（随机值获取）、figureIndex(图的句柄)，绘制对应的最短路径。 - drawDijkstraPath.m：绘制Dijkstra各轮下的对应最短路径。
     
  • 路径规划及算法，MATLAB源码.zip
    优质
    本资源包含多种路径规划算法的MATLAB实现代码，适用于机器人技术、自动驾驶等领域研究与学习。 路径规划是机器人学与自动化领域中的重要课题之一，它涉及让机器或设备在特定环境中找到从起点到目标点的最优化路径。在此背景下，本段落主要探讨使用MATLAB进行路径规划的方法和技术。 作为一款强大的数学计算及数据分析平台，MATLAB提供了丰富的工具和函数库支持开发测试路径规划算法。以下为几个关键知识点： 1. **搜索方法**：常用的有A*（A-star）算法、Dijkstra算法以及RRT（快速探索随机树）等。其中A*结合了全局最优性与效率，在引入启发式函数后，通过减少不必要的路径探索来提高性能；而RRT则适用于动态和不确定环境，并通过生成随机节点逐步扩展树结构以寻找可行路线。 2. **栅格地图**：在MATLAB中通常采用栅格化方式表示环境。每个单元代表机器人可以移动的状态或位置。这简化了问题，使路径规划可通过操作二维数组实现。 3. **障碍物处理**：为防止碰撞，在规划过程中需避开环境中设置的障碍物区域，这些不可通行的位置可在栅格地图中相应标记出来。 4. **最短路径计算**：Dijkstra算法适用于寻找无阻碍条件下的最短距离路线；但在存在障碍时，A*通过估算剩余距离来指导搜索方向，从而找到更优解。 5. **连续到离散的转换**：规划出的连续路径需转化为机器人可执行的具体控制点序列。这通常利用样条插值或曲线拟合技术完成。 6. **优化处理**：为提高效率，可能需要对生成路径进行平滑化等后处理操作以去除不必要的弯折部分。 7. **实时性考量**：在某些场景下（如紧急响应），算法需快速给出结果。因此，在设计时应考虑计算复杂度与执行时间的关系，并通过优化提升性能表现。 8. **源码学习**：阅读并调试提供的MATLAB代码有助于深入了解各种路径规划方法的实现细节，进而加深理解。 9. **应用扩展性**：除了地面机器人外，路径规划技术还可应用于无人机、无人驾驶汽车或虚拟环境中角色导航等多个领域。 10. **模拟与可视化工具**：借助于强大的GUI和绘图功能，MATLAB能够方便地对路径规划过程进行模拟及结果展示。这对算法的理解调试非常有帮助。 综上所述，使用MATLAB开展的路径规划研究涵盖了搜索方法选择、环境建模、障碍物处理等多个方面，并通过实践源码加深了对其核心技术和实现方式的认识。
     
  • 路径规划D*算法分析
    优质
    本文对D*算法在路径规划中的应用进行了深入分析，探讨了其高效性、灵活性及适用场景，为移动机器人和自动驾驶领域提供理论支持和技术参考。 路径规划中的D*算法是一种在机器人导航领域广泛应用的技术。它能够动态地调整搜索策略以适应环境变化，并且能够在未知或部分已知的地图中寻找从起点到目标点的最优路径。相比传统的A*算法，D*算法具有更好的效率和灵活性，在实时路径更新方面表现出色。
     
  • 路径规划及算法，基于MATLAB实现
    优质
    本项目探讨了路径规划中的关键算法，并通过MATLAB进行模拟和实现，旨在优化路径选择过程，提高效率与准确性。 利用MPC实现路径规划的无人驾驶汽车代码可以直接运行。
     
  • RRT、RRT*及双向RRT路径规划算法的代码教学与实现 #Matlab路径规划 #基于采样方法的路径规划算法 #...
    优质
    本教程深入讲解并实现RRT（随机树）、RRT*和双向RRT等经典路径规划算法，侧重于使用MATLAB进行仿真。适合学习基于采样的路径规划技术的学生与工程师参考。通过详细的代码示例帮助理解复杂理论，并提供丰富的练习以加强实践技能。 RRT路径规划算法、RRT*路径规划算法以及双向RRT算法的代码教学与实现 本段落将介绍基于采样的路径规划方法中的几种重要技术：随机树快速扩展（Rapidly-exploring Random Tree，简称 RRT）、改进型 RRT 算法 (RRT*) 以及双向搜索策略在 RRT 中的应用。我们将通过 MATLAB 平台进行这些算法的教学与实现，帮助读者理解并掌握它们的核心概念和实际操作技巧。 - **RRT 路径规划**：该方法以随机采样的方式探索环境中的自由空间，并构建一个从起始点到目标区域的路径。 - **改进型 RRT 算法 (RRT*)**：在标准 RRT 的基础上引入了优化策略，使得生成的路径更加平滑且接近最优解。 - **双向 RRT 算法**：结合正向和反向搜索的方式加速寻找可行路径的过程。 通过学习这些算法的具体实现步骤及代码示例，读者能够更好地理解如何在实际问题中应用基于采样的路径规划方法。
     
  • 蚁群算法路径规划及MATLAB实现代码
    优质
    本项目基于蚁群算法进行路径优化设计，并提供详细的MATLAB实现代码，适用于智能物流、机器人导航等领域研究。 Matlab版蚁群算法路径规划程序采用G2D算法实现。
     
  • 基于MATLAB实现的RRT算法、双向RRT算法、A*算法、PRM及模糊路径规划和遗传算法路径规划
    优质
    本项目利用MATLAB平台实现了多种经典路径规划算法，包括RRT、双向RRT、A*、PRM以及结合模糊逻辑与遗传算法的优化方案。 基于MATLAB实现的RRT算法、双向RRT算法、A*算法、PRM以及模糊路径规划算法和遗传算法路径规划。
     
  • 遗传算法路径规划的MATLAB代码.zip_路径规划与仿真的MATLAB实现_popinit遗传算法
    优质
    本资源提供基于遗传算法进行路径规划的MATLAB代码，重点展示popinit函数初始化种群的过程。适用于路径规划和仿真研究。 传统遗传算法的仿真程序简单易懂，并且可以实际运行。
     
  • Dijkstra算法路径规划的MATLAB代码实现
    优质
    本项目提供了一个基于MATLAB环境下的Dijkstra算法实现，用于解决图中两点间的最短路径问题。通过直观的可视化界面和简洁高效的代码设计，帮助用户快速理解和应用该经典算法于实际路径规划场景中。 迪杰斯特拉算法是由荷兰计算机科学家狄克斯特拉在1959年提出的一种算法，用于求解从一个顶点到其余各顶点的最短路径问题，在有权图中尤其有效。该算法采用贪心策略，每次选择距离起始点最近且未访问过的顶点，并扩展其邻接节点，直至到达终点。