布线算法：Maze Router: Lee Algorithm，Features of Line-Search Algorithms

基于堆栈的开发的labview迷宫，maze begin.vi是主程序，内含子VI.使用的labview版本是2011,运行时注意一下.

EV3机器人解决了一个迷宫。 机器人由颜色传感器控制，以查找黑色线条的墙壁。 它由指南针传感器控制，可以在迷宫中导航。 借助罗盘传感器，机器人可以精确地旋转90°。 迷宫的起点用蓝色纸条标记，出口用绿色纸条标记。

maze_dqn 使用深度强化学习（DQN）解决迷宫任务

迷宫 用于创建和解决迷宫的Python API。 关于如何使用此库的快速介绍。 有关如何生成和解决一些独特的量身定制的迷宫的示例。 此外，还提供了如何绘制结果的示例。 迷宫算法 该库的核心是可用于创建和解决迷宫的大量算法。 您对这些知识了解得越多，您对这个库所做的就越多。

迷宫

rl迷宫 OpenAI体育馆中用于强化学习解决方案的迷宫环境

Python迷宫 maze.py - 迷宫生成和求解程序 版权所有 (C) 2014 Brendan Wilson 该程序是免费软件：您可以根据自由软件基金会发布的 GNU 通用公共许可证（许可证的第 3 版或（由您选择）任何更高版本）的条款重新分发和/或修改它。 分发此程序是希望它有用，但不作任何保证； 甚至没有对适销性或针对特定目的的适用性的暗示保证。 有关更多详细信息，请参阅 GNU 通用公共许可证。 您应该已经收到一份 GNU 通用公共许可证以及该程序。 如果没有，请参阅 。 这是一个使用 Python 2.7.6 构建的迷宫生成和解决项目。 要运行它，我建议在包含程序文件的文件夹中打开一个终端，然后调用 python maze.py 这将打开迷宫窗口，但此时所有交互仍使用终端窗口完成，因此请确保该窗口可见。 程序会问你想要迷宫有多“循环”，或者用技术术语来说，图形包含

迷宫 当我回顾我在上所做的一些工作时，我开始了这个小。 该项目将相同的强化学习 (RL) 概念应用于迷宫学习，因为求解器试图找到从迷宫左上角到右下角的最短路径。 虽然其他算法在解决静态迷宫时会快得多（例如，蛮力方法会更快），但这种解决算法以其如何存储其状态和适应不断变化的环境的能力而著称。 求解器的“知识”由与位置决策对相关联的值表示。 对于迷宫中的每个位置，求解器可以进行一次或多次移动以在迷宫中前进。 每次移动后，求解器都会获得奖励（或在这种情况下为惩罚-稍后会更多）。 然后，考虑到奖励以及从新位置开始的最佳移动，求解器通过更新其位置决策值来评估其最后一个决策。 例如，假设我们有一个位于位置1的求解器，并且有两个可能的移动距离：移动a和b 。 假设经过一些学习，求解器更新了这些移动的相对值，使得a的值为 -1， b的值为 2。（注意：这些值仅意味着b是比a更好的选择。一个可能还会考

迷宫发生器 用C＃编写的桌面应用程序，允许创建和可视化由用户设置的各种大小的迷宫生成，并使用以下命令查找和显示从左上角（0,0）到右下角（表单宽度，表单高度）的最短路径不同的路径算法（Dijkstra，A *，DFS，BFS）。 另外，可以调整动画速度以适应用户的需求，甚至完全禁用动画速度（这意味着将仅向用户渲染完全生成的迷宫）。 目录 基本信息 迷宫生成算法基于迭代回溯，可以用以下表示： 选择初始单元格，将其标记为已访问并将其推入堆栈 当堆栈不为空时 从堆栈中弹出一个单元格，使其成为当前单元格 如果当前单元格中有尚未访问过的任何邻居 将当前单元格推入堆栈 选择一个未访问的邻居 删除当前单元格和所选单元格之间的墙 将所选单元格标记为已访问并将其推入堆栈 技术领域 使用以下项目创建项目：.NET Framework 4.7.2 由打包OptimizedPriorityQueue 4.2.0