现实生活中，若要建立新的超市、工厂、医院等公共基础设施，面临的一个首要问题即为选址问题。针对某大学城超市的选址问题，用改进的进化规划算法对此问题进行求解，给出了可行方案，为决策提供了依据。

该文件包含12个动态规划算法的程序代码，能很好满足各项需求

Astar算法和DWA算法的结合实现 main.py：文件可以通过Astar算法实现两点间的路径规划 dwa.py：文件在main.py文件的基础上增加了dwa窗口动态算法，可以实现小车在运行过程中的避障功能 Vplanner.py：dwa算法实现 AStarPlanner.py：astar算法实现 关键控制指令： 单击鼠标左键触摸点 鼠标点击 确定终端 单击鼠标中键障碍物 点击空格键开始规划路径

混合动力汽车动态规划算法_混合动力汽车Simulink模型.zip

采用matlab实现的序列二次规划算法，能够很好地解决一般的问题，已经经过检测。欢迎下载 采用matlab实现的序列二次规划算法，能够很好地解决一般的问题，已经经过检测。欢迎下载

这是一个二次序列规划算法的文档，相对来说比较的详细，仅供大家参考、学习。

基于蚁群优化算法的三维路径规划算法仿真

基础的路径规划算法：人工势场，构建引力场与势力场寻找最短路径

load yjzl.txt; %已建支路数据 load dxzl.txt; %待选支路数据 load Pi.txt; %节点功率 tic, yjzl=yjzl; dxzl=dxzl; Pi=Pi; [N,row]=size(Pi); %N为节点数 fish=40; %控制参数：人工鱼的条数 visual=7; %控制参数：视野 delta=0.35; %控制参数：拥挤度 step=5; %控制参数：人工鱼移动的步长 maxcalculation=100; %收敛条件：最大迭代次数 objectvalue=zeros(1,fish); %食物浓度矩阵（1×fish） [NN,row]=size(dxzl); %NN为待选线路的维数 status=rand(fish,NN); %人工鱼位置状态矩阵status

移动机器人D*Lite路径规划算法设计C++语言实现，该程序调用一些GNU库，请在类Unix系统下编译使用。 使用方法： http://ayawaya2014.github.io/2018/03/01/zh-CN/移动机器人D-Lite路径规划算法设计、仿真及源码