针对风电并网联合优化调度难的问题，本文根据风电的间歇性及随机性特性，建立风电功率的输出模型，提出基于离散粒子群的风电火电机组联合优化算法。首先根据常规电力系统经济调度方法，建立含有风电机组优化问题的数学模型，引入离散粒子群算法，将机组优化调度分解为内外子层问题并进行求解。最终确定最优的启停方案，实现风电火电机组的最优调度。该算法满足电力生产安全兼顾系统运行的经济性，具备一定的有效性及可行性。

动态规划相关算法的ppt，包含 （1）矩阵连乘问题； （2）最长公共子序列； （3）最大子段和 （4）凸多边形最优三角剖分； （5）多边形游戏； （6）图像压缩； （7）电路布线； （8）流水作业调度； （9）背包问题； （10）最优二叉搜索树。 等算法

为解决移动机器人未知环境下的路径规划问题,提出基于子目标搜索的机器人目标导向RRT(rapidly- exploring random trees)路径规划算法.一方面,针对传统RRT算法固有的盲目搜索问题,引入目标导向函数,形成目标导向RRT路径规划算法,这一改进可减少冗余搜索,提高路径规划效率;另一方面,为了使机器人在首次探索未知环境时也能顺利抵达目标点,提出3种不同情况下的子目标搜索策略,包括无障碍环境下的直达策略、扫到边界点时的最短距离策略和扫不到边界点时的后退策略,这3种策略使机器人能够完成对未知环境的探索,而且可以克服易出现的局部极小点问题,使机器人具有逃离局部极小环境的能力.仿真实验结果验证了所提出算法的可行性和有效性.

自动驾驶路径规划，常用路径规划算法，包括curve based, graph search based

基于神经网络的无人车越障规划算法.pdf

用于求解数值算法最优化算法中的SQP算法

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基于蚁群算法的三维路径规划，利用matlab编程，可以实际运行

matlab版本粒子群算法(PSO)在路径规划中的应用

主要介绍了Python基于动态规划算法解决01背包问题,结合实例形式分析了Python动态规划算法解决01背包问题的原理与具体实现技巧,需要的朋友可以参考下