该资源对应我写的文章《平行泊车系统路径规划（4）》，求出了满足条件的三个起始区域的位置，具体说明可以查看资源里的txt，原理可以阅读我写的平行泊车系统路径规划那几篇文章

在过去的几十年中，受自然启发的优化算法因其适用于有效解决具有挑战性的优化问题而引起了研究人员的极大关注。 许多智能系统需要一个优秀的约束优化方案来充当人工智能系统。 人工电场算法（AEFA）是一种智能设计的人工系统，其目的是处理功能优化。 AEFA 的工作原理是库仑静电力定律和牛顿运动定律。 本文通过引入新的速度和位置边界策略扩展了 AEFA 算法以解决约束优化问题。 这些边界导致粒子在问题域内相互交互，并且允许它们单独从问题空间中学习。 它们还通过控制粒子的位置更新来帮助在探索和开发之间取得更好的平衡。 使用 AEFA-C 解决了具有挑战性的 IEEE CEC 2017 约束基准集 28 个问题和 5 个多维非线性结构设计优化问题，测试了所提出方案的有效性和效率。 AEFA-C 的比较研究是使用九种最先进的算法进行的，包括一些 IEEE CEC 2017 竞争对手。 比较研究、统计分析和

提出了一种基于极线约束的激光条纹匹配算法.先通过双CCD摄像机摄取左右两幅图像,然后对图像进行预处理.处理之后的两幅图像是在不同视角下摄取的两条单像素宽的激光条纹,在极线约束和连续性约束的理论基础上,提出了一种直线和曲线求交的匹配方法,从而实现了激光条纹的快速精确匹配和激光扫描线的三维重建.

近年来，有许多使用服务质量（QoS）参数执行工作流应用程序的调度算法。 在本文中，我们考虑到异构资源的时间和成本约束，改进了调度工作流算法，该算法称为使用子截止时间调度（BDSD）约束的BudgetDeadline。 有了用户所需的截止日期和预算约束，我们使用BDSD算法来找到满足这两个约束的调度。 我们使用规划成功率（PSR）来展示算法的有效性。 在模拟实验中，我们使用随机工作流应用程序和实际工作流应用程序进行实验。 仿真结果表明，与其他算法相比，我们的BDSD算法在任务和处理器上具有较高的PSR和较低的时间复杂度（2）。

将热轧批量计划问题作为一个约束满足问题处理,建立不确定计划数的VRPSTW约束满足模型.在求解过程中,先用约束满足的一致性技术过滤变量的值域,收缩搜索空间;然后用变量选择和值选择构造轧制计划的解.为变量赋值之后,实施约束传播,保证每块板坯只被访问一次并动态禁止子回路.在已有的解的基础上,应用基于禁忌的k-opt互换改进解的质量.数据实验证明模型和算法是有效的.

时序约束（CMOS模式）

针对日趋复杂的微处理器功能验证，提出一种基于分层思想的受限随机激励产生方法，通过测试层、场景层、功能层和指令层的多层约束，实现随机激励在不同粒度范围的高度可控性，精炼测试空间，加快验证的收敛速度。采用可配置的功能库，将处理器功能行为单元作为随机激励的构建基础，产生逻辑功能与通信接口结合的随机激励，实现系列处理器的验证复用。CKCore处理器验证的实验结果表明，该方法与受限随机激励相比，在功能覆盖率相同的情况下，激励编写量减少60%；在仿真时间相同的情况下，功能和代码覆盖率分别改善10%和5%以上，有效提高处理器验证的质量和效率。

摘要:给出了带有个参数的四次多项式基函数，是三次Bernstein基函数的扩展;分析了这组基函数的性质，并定义了相应带有形状参数的多项式曲线，讨论了参数对曲线端

单输入单输出有约束的模型预测控制算法，阶跃响应动态矩阵预测模型，优化算法采用有效集法求二次规划问题

2.Goldstein-Price方法