几道动态规划的经典算法 非常经典 值得分享

ROS实现人工势场法结合A*算法，优化后的人工势场法作为插件使用

1.直接运行main_csdn.py检查路径 2.算法的具体实现在BasicAlgorithm.py文件中，里面涵盖了BFS、DFS、Dijkstra、Greedy Best First Search、A*五种静态场景的路径规划算法，算法应用于二维的栅格场景 3.几种算法的基本关系： （BFS、DFS）广度和深度优先搜索，最基本的暴力求解算法 （Dijkstra）在BFS的基础之上添加了低成本优先的贪心策略（估价函数） （Greedy Best First Search）在BFS的基础之上添加了启发式 （A*）结合了估价函数和启发式 以上是我个人的理解以及代码实现，具体原理可参考站内其他资源~

机器人局部路径规划算法——VFH系列论文。主要根据传感器的观测数据，更新占用栅格地图，然后计算下一步的运动方向。

针对现有航迹规划算法缺乏同时具备快速性和最优性的问题，本文提出了一种新的无人机航迹规划算法，在快速扩展随机树算法基础上，引入一个方向参数，并采用 Dijkstra 算法对改进算法产生的冗余节点进行处理，得到了一条优化的航迹。最后采用 K 航迹法进行航迹平滑处理，使得规划的航迹成为无人机的可飞航路。仿真结果表明，该算法能够在有效提高航迹产生速度的同时，可以得到近似最优的航迹。

提出了对许多不同种类的规划算法的统一处理。 该主题处于机器人技术，控制理论，人工智能，算法和计算机图形学之间的十字路口。

移动机器人路径规划算法——人工势场法MALTAB和Python源码，内包含3个python版本的人工势场法独立程序、1个C++版本的人工势场法独立程序和1个MATLAB版本人工势场法的独立程序

1．掌握动态规划算法的基本思想，包括最优子结构性质和基于表格的最优值计算方法。 2．熟练掌握分阶段的和递推的最优子结构分析方法。 3．学会利用动态规划算法解决实际问题。 题目一：数塔问题 给定一个数塔，其存储形式为如下所示的下三角矩阵。在此数塔中，从顶部出发，在每一节点可以选择向下走还是向右走，一直走到底层。请找出一条路径，使路径上的数值和最大。

电路布线—动态规划 问题描述： 在一块电路板的上、下两端分别有n个接线柱。根据电路设计，要求用导线(i,π(i)) 将上端接线柱i与下端接线柱π(i)相连，如下图。其中，π(i),1≤ i ≤n,是｛1,2,…,n｝的一个排列。导线(I, π(i))称为该电路板上的第i条连线。对于任何1 ≤ i ≤ j ≤n,第i条连线和第j条连线相交的充要条件是π(i)> π(j). π（i）=｛8，7，4，2，5，1，9，3，10，6｝

一、线性规划解决什么问题？ 利用现有资源来安排生产，以取得最大经济 效益的问题 二、解决方案 1.单纯形法 这里不再过多解释，普通的画图工具即可完成，这里推荐Geogebra： 2.MATLAB实现 基本函数形式为 linprog(c,A,b)，它的返回值是向量 x 的值。还有其它的一些函数调用形式（在 Matlab 指令窗运行 help linprog 可以看到所有的函数调用形式），如： [x,fval]=linprog(c,A,b,Aeq,beq,LB,UB,X0,OPTIONS) 这里 fval 返回目标函数的值，LB 和 UB 分别是变量 x 的下界和上界，x0 是 x 的初始值，OPTIONS 是控制参数。