移动机器人路径规划一直是移动机器人领域里的重要技术问题。A*算法在最优路径搜索上有着比较成功的运用，但在栅格环境下的A*算法也存在着折线多、转折角度大等问题。在考虑移动机器人的实际工作环境及相关运动参数后，这些问题都将大大地影响移动机器人的工作效率。在对以上问题进行分析后提出了一种基于Bezier曲线与A*算法融合的方法来实现移动机器人的路径规划，再通过MATLAB、VREP仿真工具来实现Bezier_A*融合算法与平滑A*算法及A*算法的对比。通过Bezier_A*融合算法使得机器人在工作中的寻优能力、路径规划效率都得到较大的提高。

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基于一种改进遗传模拟退火算法的TSP求解。

惩罚函数法在模拟退火算法求解非线性约束优化问题中的应用，陈思源，，本文首先介绍了模拟退火算法和惩罚函数法的基本原理和方法，然后将其结合成求解非线性约束优化问题的算法。在Matlab语言环境下编制

背包问题，是指从n件不同价值、不同重量物品中按一定的要求选取一部分物品，并使选中物品的价值之和为最大的问题。其形式化描述如下：给定一个物品集合s={1,2，…，n},物品i具有重量 和价值 。背包能承受的最大载重量不超过W。背包问题就是找到一个物品子集 ，使得

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4个氨基酸组成的蛋白质，每个氨基酸只取-N-CA-C-,势能函数只考虑兰纳琼斯势，用模拟退火算法求最小值，输出原子坐标和最小能量。

利用模拟退火算法求解下料问题，参见《现代优化计算方法》（第二版），本人是优化算法的初学者，欢迎批评指正。联系方式: junenggai_1982@126.com. QQ:149491882

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