车载导航系统最优路径规划的研究 车载导航系统最优路径规划的研究 车载导航系统最优路径规划的研究 车载导航系统最优路径规划的研究

基于蚁群优化的VRP问题，起点和终点相同，然后规划最优路径，matlab2021a仿真

基于GA遗传优化算法的TSP最优路径算法仿真，matlab2021a仿真 仿真结论如下 初始种群中的一个随机值: 12—>8—>7—>10—>2—>11—>6—>9—>13—>4—>5—>1—>3—>14—>12 总距离：63.0665 ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 最优解: 9—>10—>1—>2—>14—>3—>4—>5—>6—>12—>7—>13—>8—>11—>9 总距离：29.3405 -------------------------------------------------------------

通过C++实现最短路径规划问题，全部路径规划问题，文件的存储与读取，菜单界面与人机交互和数据管理5个方面的内容。涉及到临接矩阵，堆栈，弗洛伊德算法，MAZE算法等内容，压缩包内有完整的代码和PPT展示，代码简单易读，非常适合各位想要学习的大学生或者码农方向的初学者。

该资源使用了差分进化算法解决TSP问题，内包含两两城市间的距离、最优路径图、个体的路径长度的三个子函数，读者只需要根据自己的需要修改主函数的城市坐标即可！

随着社会的发展和文明的进步，人类对车辆智能化水平、便捷性和安全性的要求越来越高，针对停车场车位少、停车难的问题，在A*算法的基础上，增加了时间因素，将等待时间加入启发函数，综合路径距离和等待时间两个因素进而规划出入库和出库任务的最佳路径，设计了三维A*智能泊车算法，在结构化环境下，根据给定的停车场地图，预留出最优车位，规划出多辆同时工作的自动导引车（Automated Guided Vehicle，AGV）最优路径，安排AGV运载车辆到指定车位或完成出库过程，尽量减少客户在停车和取车中的等待时间，并使总成本最小，呈现真正"互联网化"的智能停车体验.

移动机器人路径规划是机器人学的一个重要领域。它要求机器人依据某些规则和原理，在工作区域当中找到一条从起始状态到目标状态规避障碍物的最优路径！ 这里采用蚁群算法的信息素的原理进行寻找最优化距离，做出障碍区块和最优路径！

路径规划是智能小车技术研究领域中的核心问题,路径规划的主要任务是在 具有障碍物的环境中,寻求一条从已知起点到已知终点的具有最低代价的无碰撞 路径。 通过空间建模，利用粒子群算法、遗传算法等常用的寻优算法，对地图信 息进行处理，进而得到最优的路径，而且实际应用中效果较好

关于A*算法在矢量地图最优路径搜索中的应用到pdf文档

本人论文是AGV路径规划研究，学习总结了一些有关路径规划方面的东西，希望对你们有所帮助，大家一起学习！