基于威胁建模的多航迹规划算法

c语言实现了动态规划算法，输入为路径的一个邻接矩阵

算法作业，利用动态规划算法实现矩阵连乘 实现乘法次数最少。输出加了括号后的矩阵

提出一种基于栅格表示的非结构化环境下移动机器人的高效全覆盖路径规划算法.移动机器人采取内螺旋算法从起始点进行覆盖,当陷入覆盖死角时,采用野火法搜索周边离它最近的未覆盖点,找到后按A*算法规划出一条路径到达新的覆盖起点,直到全部覆盖为止.仿真结果表明该算法的覆盖率达到100%,重复率较其他算法低.而且从理论上进一步证明了该算法的有效性.

本文提出了概率路线图，改进的蚁群优化和三阶B样条曲线之间的独特组合，以解决复杂和非常复杂的环境中的路径规划问题。 该提议的方法可以分为三个阶段。 第一阶段涉及使用概率路线图算法根据环境复杂性构建随机路线图。 可以通过在复杂和非常复杂的静态环境中随机分布N个节点，然后根据一些标准或条件将这些节点配对在一起来构造路线图。 所构建的路线图包含大量可能的随机路径，这些路径可能导致将起点和目标点连接在一起。 第二阶段包括在预先构建的路线图中找到路径。 已经提出了改进的蚁群优化来查找或搜索起点和目标点之间的最佳路径，其中除了提出的组合之外，还对ACO进行了修改以提高其找到更短路径的能力。 最后，第三阶段使用B样条曲线来平滑和减少前一阶段找到的路径的总长度。 所提出的方法的结果确保了在复杂和非常复杂的环境中起点和目标之间的可行路径。 另外，保证路径短，平滑，连续和安全。

商店中每种商品都有标价。例如，一朵花的价格是2 元。一个花瓶的价格是5 元。为了吸引顾客，商店提供了一组优惠商品价。优惠商品是把一种或多种商品分成一组，并降价销售。例如，3 朵花的价格不是6 元而是5 元。2 个花瓶加1 朵花的优惠价是10 元。试设计一个算法，计算出某一顾客所购商品应付的最少费用。

旅行家要旅行5个城市，要求各个城市经历且仅经历一次然后回到出发城市，并要求所走的路程最短，其代价矩阵如下（INF表示不可达） 试求出最小代价，并输出对应的路径。

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旅行商问题（TSP）的测试样例。城市的表示方法包括邻接矩阵表示和坐标点表示这两种。

针对目前出租车“一人一乘”的租赁模式导致空载率较高的问题，对现有的车辆合乘模式予以改进，以提高出租车在城市公共运输系统的辅助效应。通过构建一种适合国内大中型城市出行分布特征的出租车合乘模式，对出租车运营路径按各节点已确定乘载需求以决策树求解，对运行过程中的临时乘载需求，以动态规范算法计算调整路径的插入可行性，实现整体的动态规划调度。模拟程序实验结果表明，随着乘载量的提高，车辆运载效率也随着提高。