以配送网络中实际道路的路径长度、交通堵塞系数和道路等级合成等效加权道路长度最小为目标函数，建立了抢修车路径规划的数学模型。考虑总路程和超时成本，建立了配送车路径规划的数学模型。在传统的蚁群优化算法中引入惩罚因子，并简化了其转移概率计算方法，以提高算法的速度和效率。利用改进的蚁群优化算法求解模型。仿真结果表明，改进的蚁群优化算法可以适应动态变化的路网，有效、快速地解决充换电服务网络动力电池配送最优路径选择问题。

CSDN佛怒唐莲上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

路径规划算法是计算机科学和人工智能领域中的一个重要课题，它的目标是在复杂的环境中找到从起点到终点的最优或次优路径。蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）是一种模拟自然界蚂蚁寻找食物路径行为的优化算法，它在路径规划问题中表现出色，尤其是在解决多目标和大规模图的路径搜索上。 蚁群算法源于对蚂蚁社会行为的观察，当蚂蚁在寻找食物源和返回巢穴之间移动时，会在路径上留下一种称为信息素的化学物质。其他蚂蚁会根据信息素浓度选择路径，导致高效率路径的信息素积累得更多，形成正反馈机制，最终使得整个蚁群趋向于选择最优路径。在路径规划问题中，我们可以将地图上的节点视为蚁群中的位置，将边权重表示为路径成本，通过模拟蚂蚁的行为来寻找最佳路径。 在基于蚁群算法的路径规划中，主要包含以下几个关键步骤： 1. 初始化：设定每只蚂蚁的起始位置，以及信息素的初始浓度和蒸发速率。 2. 蚂蚁搜索：每只蚂蚁随机地在图中选择下一个节点，选择的概率与当前节点到相邻节点的信息素浓度和距离有关。 3. 更新信息素：所有蚂蚁完成路径后，根据路径的质量（通常为路径长度）更新信息素浓度。优秀路径上的信息素会增加，而较差路径上的信息素会减少。 4. 信息素蒸发：所有路径上的信息素按照一定的速率蒸发，以防止算法陷入局部最优解。 5. 循环迭代：重复步骤2到4，直到达到预设的迭代次数或满足停止条件。 蚁群算法的优势在于其并行性和全局优化能力，但也有缺点，如易陷入早熟（过早收敛到局部最优解）和计算量大等问题。因此，实际应用中通常需要结合其他策略进行改进，如引入启发式信息、动态调整信息素挥发和沉积因子等。 在实现过程中，需要注意以下几点： - 数据结构：构建合适的图数据结构，如邻接矩阵或邻接表，用于存储节点之间的连接和权重。 - 蚂蚁个体：设计蚂蚁的移动策略，如采用概率选择下一个节点的方式。 - 信息素更新：制定合理的信息素更新规则，平衡探索和开发之间的关系。 - 止停条件：设置适当的迭代次数或满足特定条件后结束算法。 文件"路径规划算法_基于蚁群算法实现的路径规划算法"可能包含了蚁群算法的具体实现细节、代码示例、结果分析等内容，这对于理解和掌握该算法的实际应用非常有帮助。通过深入学习这个资料，可以进一步理解如何将蚁群算法应用于实际的路径规划问题，并掌握其优化技巧和应用场景。

路径规划是计算机科学和自动化领域中的一个重要课题，其目标是在复杂环境中找到从起点到终点的最优或近似最优路径。遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种启发式搜索方法，来源于生物学中的自然选择和遗传机制，常用于解决优化问题，包括路径规划。本资料主要探讨了如何利用遗传算法来实现路径规划。 遗传算法的基本步骤包括初始化种群、选择、交叉和变异。在路径规划问题中，种群可以理解为一系列可能的路径，每个路径代表一个个体。初始化时，随机生成一组路径作为初始种群。选择操作是根据某种适应度函数（如路径长度）来挑选优秀的路径进行下一代的繁殖。交叉操作模拟生物的基因重组，通过交换两个路径的部分片段来产生新的路径。变异操作则是在路径中随机选取一个节点，将其移动到其他位置，以保持种群的多样性，防止过早收敛。 在路径规划的具体实现中，首先需要对环境进行建模，通常使用图或网格表示。每一步移动对应图中的一个边或网格的一个单元格。然后，定义适应度函数，比如路径的总距离、经过障碍物的数量或时间消耗等。遗传算法的目的是找到适应度最高的路径。 在遗传算法求解路径规划问题时，需要注意几个关键点： 1. 表示路径：路径可以被编码为二进制字符串，每个二进制位代表一个决策，比如是否通过某个节点。 2. 初始化种群：随机生成路径，确保覆盖起点和终点。 3. 适应度函数：设计合适的评价标准，如总步数、避开障碍物的次数或路径的曲折程度。 4. 选择策略：常用的有轮盘赌选择、锦标赛选择等，目的是让优秀路径有更高的繁殖概率。 5. 交叉操作：如单点交叉、多点交叉，确保新路径保留父母的优点。 6. 变异操作：例如随机切换路径上的节点，增加解的多样性。 在实际应用中，遗传算法往往与其他技术结合，如A*算法或Dijkstra算法，用于引导初始种群的生成或局部优化。此外，还可能引入精英保留策略，确保每次迭代至少保留一部分优秀路径，防止优良解丢失。 总结起来，"路径规划算法-基于遗传算法实现的路径规划算法.zip" 文件中提供的内容是关于如何运用遗传算法解决路径规划问题的详细介绍。通过理解和应用这些知识，开发者能够设计出能够在复杂环境中寻找高效路径的智能系统，应用于自动驾驶、机器人导航、物流配送等多个领域。

【弗洛伊德算法】是图论中的一个经典算法，主要用于求解图中所有顶点对之间的最短路径。在数学建模中，这个算法常常被用来解决实际问题，例如交通网络规划、通信网络优化等，它能有效地找出两点间的最短路径，尤其在面对含有负权边的图时，其优势更为明显。本篇将详细介绍弗洛伊德算法的原理、实现过程以及在Matlab中的应用。 弗洛伊德算法的基本思想是动态规划，它通过逐步扩大搜索范围，逐步更新每对顶点之间的最短路径。算法的核心在于每次尝试通过中间节点来缩短两个顶点之间的距离，迭代直至所有可能的中间节点都被考虑过。具体步骤如下： 1. 初始化：根据给定的图（通常表示为邻接矩阵或邻接表），初始化每个顶点对的最短路径。对于无向图，对角线元素为0，表示顶点到自身的路径长度为0；非对角线元素为图中边的权重，表示两个顶点之间的直接路径长度。 2. 动态规划：对于每一对顶点i和j，遍历所有中间节点k，检查是否存在更短的路径，即d[i][j] > d[i][k] + d[k][j]，如果存在，则更新d[i][j] = d[i][k] + d[k][j]。这里的d[i][j]表示顶点i到顶点j的最短路径长度。 3. 循环：重复步骤2，直到遍历完所有顶点，此时得到的d矩阵中的每个元素都表示对应顶点对的最短路径长度。 在Matlab中实现弗洛伊德算法，可以利用其强大的数组运算能力。创建邻接矩阵表示图，然后通过嵌套循环进行动态规划更新。以下是一个简化的Matlab代码示例： ```matlab function shortestPaths = floydWarshall(graph) n = size(graph, 1); % 获取图的顶点数量 shortestPaths = graph; % 初始化最短路径矩阵 for k = 1:n for i = 1:n for j = 1:n if shortestPaths(i, j) > shortestPaths(i, k) + shortestPaths(k, j) shortestPaths(i, j) = shortestPaths(i, k) + shortestPaths(k, j); end end end end end ``` 在实际的数学建模问题中，我们可能需要将这个算法与其他工具结合，如读取和处理数据、可视化结果等。例如，可以使用Matlab的`load`函数读取图的数据，`plot`函数绘制最短路径图，或者`disp`函数显示最短路径长度。 总结，弗洛伊德算法是解决图论中最短路径问题的有效方法，尤其适用于存在负权边的情况。在Matlab中，我们可以轻松实现并应用于各种数学建模场景，以解决实际问题。通过学习和掌握弗洛伊德算法，我们可以更好地理解和解决涉及网络优化的问题。在"清风数学建模"的19集中，你将深入了解到这一算法的详细解释和实例应用，这对于提升数学建模能力是非常有帮助的。

WIN10 访问共享提示找不到网络路径 报错0x80070035的修复 用右键 选 以管理员身份运行 重启电脑即可

1、可以快速打包场景中的贴图、代理文件、灯光文件等 2、傻瓜式一键操作，全中文界面 3、安装方式 下载该插件后，无需安装，将插件放在max场景中上方界面命令栏中的脚本库【脚本-运行脚本/打开脚本（二者选一个，最好是运行脚本里）】 4、将脚本放进运行脚本中，运行点击后弹出打包贴图界面，有两个命令提示 1.全部贴图重新指定路径 2.收集贴图和代理 5、按照指示进行操作即可，需注意，需要新建一个文件夹存放打包的贴图等文件，然后可以使用上方的全部贴图指定路径来进行贴图绑定，或者使用max自带的贴图指定均可

ECEF路径生成器 这是一个从地图上绘制的路径生成ECEF坐标的应用程序。 生成的数据可用于生成GPS信号文件，用于模拟GPS信号应用程序。 演示版 快速开始： 单击“更多操作”，选择“设置”，输入地图将居中的所需纬度，经度和海拔高度，然后调整“缩放”。 在地图上，按住鼠标左键的同时绘制路径，如果需要，可以删除使用“删除”按钮绘制的最后一点。 使用地图下方的栏调整初始速度。 调整初始时间。 在x1处，这意味着动子将以240 km / hr的速度在1公里路径上花费15秒，在x2处将花费7.5（实时），在x4处花费3.75 sec（实时），依此类推。 这不会影响录制。 单击“记录器/播放器”，单击“记录”，一个蓝点将开始沿着绘制的路径移动。 您可以根据需要修改速度。 录制完成后，您可以按“播放”按钮来查看结果。 文献资料 记录器/播放器 记录开始记录动子的位置和速度。 录制完成后，

路径规划在IT行业中是一项至关重要的任务，特别是在机器人导航、游戏设计和地图绘制等领域。A*（A-star）算法是路径规划领域中一个经典的启发式搜索算法，它在保证找到最优解的同时，相比于Dijkstra算法，大大提高了搜索效率。本教程将深入探讨如何使用Python来实现A*算法。 A*算法的核心思想是结合了Dijkstra算法的全局最优性和贪婪最佳优先搜索的局部最优性。它使用了一个评估函数f(n) = g(n) + h(n)，其中g(n)是从初始节点到当前节点的实际代价，h(n)是从当前节点到目标节点的预计代价（启发式函数）。启发式函数通常是曼哈顿距离或欧几里得距离，但也可以根据具体问题定制。 Python实现A*算法需要以下步骤： 1. **数据结构**：我们需要定义节点类，包含节点的位置、代价g(n)、预计代价h(n)以及父节点引用，用于构建搜索树。 ```python class Node: def __init__(self, position, g=0, h=0, parent=None): self.position = position self.g = g self.h = h self.parent = parent ``` 2. **启发式函数**：根据问题定义h(n)。例如，如果是在网格环境中，可以使用曼哈顿距离或欧几里得距离。 ```python def heuristic(node1, node2): return abs(node1.position[0] - node2.position[0]) + abs(node1.position[1] - node2.position[1]) ``` 3. **开放列表和关闭列表**：开放列表存放待评估的节点，关闭列表存放已评估过的节点。 4. **主要搜索函数**：这是A*算法的核心，包含一个循环，直到找到目标节点或开放列表为空。 ```python def a_star(start, goal, grid): open_list = PriorityQueue() open_list.put(start, start.g + start.h) closed_list = set() while not open_list.empty(): current_node = open_list.get() if current_node.position == goal.position: return reconstruct_path(current_node) closed_list.add(current_node) for neighbor in get_neighbors(grid, current_node): if neighbor in closed_list: continue tentative_g = current_node.g + 1 # 假设相邻节点代价为1 if neighbor not in open_list or tentative_g < neighbor.g: neighbor.g = tentative_g neighbor.h = heuristic(neighbor, goal) neighbor.parent = current_node if neighbor not in open_list: open_list.put(neighbor, neighbor.g + neighbor.h) ``` 5. **路径重建**：从目标节点开始，沿着父节点回溯，构造出完整的最优路径。 ```python def reconstruct_path(node): path = [node] while node.parent is not None: node = node.parent path.append(node) path.reverse() return path ``` 6. **邻居获取**：根据问题环境定义如何获取当前节点的邻居，例如在二维网格中，邻居可能包括上下左右四个方向。 ```python def get_neighbors(grid, node): neighbors = [] for dx, dy in [(0, -1), (1, 0), (0, 1), (-1, 0)]: # 上下左右 new_position = (node.position[0] + dx, node.position[1] + dy) if is_valid_position(grid, new_position): neighbors.append(Node(new_position)) return neighbors ``` 7. **位置有效性检查**：确保新位置在网格内且无障碍。 ```python def is_valid_position(grid, position): x, y = position return 0 <= x < len(grid) and 0 <= y < len(grid[0]) and grid[x][y] !=障碍物 ``` 在实际应用中，`grid`通常是一个二维数组，表示环境地图，值为0表示可通行，非0表示障碍物。通过这个Python实现，我们可以为各种环境生成最优路径。 在"压缩包子文件的文件名称列表"中提到的"AStar"可能是一个包含上述代码实现的Python文件或者一个已经运行过的示例。通过阅读和理解这个文件，你可以更深入地掌握A*算法的Python实现细节，并将其应用到你的项目中。

【项目资源】： 包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。 包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。 【项目质量】： 所有源码都经过严格测试，可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】： 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】： 项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。 【沟通交流】： 有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。 鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。