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

通过C++实现最短路径规划问题，全部路径规划问题，文件的存储与读取，菜单界面与人机交互和数据管理5个方面的内容。涉及到临接矩阵，堆栈，弗洛伊德算法，MAZE算法等内容，压缩包内有完整的代码和PPT展示，代码简单易读，非常适合各位想要学习的大学生或者码农方向的初学者。

全局运输网络规划算法实践目录算法实践心得算法全景图 - 选择指引理论与实践的鸿沟企业级大规模的模型构建全局运输网络规划-场景介绍技术方案介绍数学规划简介独立规划模块多模块集成的全局规划应用场景与要求算法场景年 长期规划月 中期规划天 短期规划 小时 执行规划秒 线上至线下 毫秒 线上最重要快 注重可行最重要精确 注重可解释 多方案对比场景要求全局运输网络规划场景介绍需求300+ 城市互寄多时效要求

基于蚁群算法的二维路径规划算法

目录 特色介绍 文摘 more > 第Ⅰ部分 介绍性的资料 第1章 绪论 2 1.1 从规划（的过程）到规划（的结果） 2 1.2 实例与应用 3 1.3 规划的基本组成 11 1.4 算法、规划器与规划 12 1.4.1 算法 12 1.4.2 规划器 13 1.4.3 规划 13 1.5 本书的组织安排 15 第2章 离散规划 18 2.1 离散可行规划简介 18 2.1.1 问题表述 18 2.1.2 离散规划的实例 19 2.2 可行规划的搜索 21 2.2.1 一般前向搜索 21 2.2.2 特殊前向搜索 23 2.2.3 其他搜索方案 26 2.2.4 搜索方法的统一描述 28 2.3 离散最优规划 29 2.3.1 最优定长规划 30 2.3.2 不指定长度的最优规划 34 2.3.3 再论Dijkstra算法 37 2.4 用逻辑来表示离散规划 38 2.4.1 类似STRIPS的表示 39 2.4.2 转换到状态空间表示 41 2.5 基于逻辑的规划方法 42

基于遗传优化的三维路径规划算法输出收敛曲线和三维规划图，matlab2021a运行仿真 三维场景数据保存到excel中，通过matlab自动读取。 xyz = XYZ(id,:); tag = tag(id); alpha1 = 25; alpha2 = 25; beta1 = 20; beta2 = 25; theta = 30; delta = 0.001; m = min([alpha1,alpha2,beta1,beta2]); ds = m / delta; % 两次校正间的最大前进距离