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

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D* Lite算法的核心思想是通过不断更新代价地图来实现路径规划。它使用两个主要的数据结构：状态图和优先队列。状态图记录了每个位置的代价信息，而优先队列则根据代价信息来选择下一个要扩展的节点。 在使用D* Lite算法进行路径规划时，首先需要初始化起点和目标点，并将起点加入到优先队列中。然后，算法会不断从优先队列中选择代价最小的节点进行扩展，直到找到目标点或者无法找到路径为止。在扩展节点时，D* Lite算法会根据当前节点的代价信息和邻居节点的代价信息来更新状态图，并更新优先队列中节点的优先级。

某物流配送中心采用电动汽车为各个客户点进行配送服务，每个客户点都有配送时间的限制。如果配送中心不能在时间窗内到达客户点将接受一定的惩罚。电动汽车有一定的容量限制。电动汽车的续驶里程有限，配送过程中可能需要进入充电站进行充电，其中电动汽车的充电时间比传统汽车加油时间长很多。物流配送中心如何规划配送中心的车辆行驶路径，惩罚成本和车辆行驶费用构成的总成本可以达到最小。 多种群遗传算法突破传统遗传算法仅靠单个群体进行遗传进化的框架，引入多个种群同时进行优化搜索，不同的种群赋以不同的控制参数，实现不同的搜索目的。各个种群之间通过移民算子进行联系，实现多种群的协同进化的综合结果。通过人工选择算子保存各种群每个进化代中的最优个体，并作为判断算法收敛的依据。

用MATLAB实现路径规划，采用A*算法，三维路径规划也可以。

华为杯-全国研究生数学建模竞赛C题-区域双碳路径规划研究-国三：构建了粒子群优化算法（PSO）来训练径向基函数（RBF）神经网络预测模型，通过PSO算法对径向基中心参数进行优化，以此达到对整个RBF神经网络的优化，提高预测精度。以2030年达到碳达峰，2060年达到碳中和为确定时间节点，设计了雄心、基本和自然三种不同的情景，改进kaya模型，引入技术、政策、能源消费架构、环保意识因素，以此为基础，利用问题二中建立的碳排放量预测模型对不同情景下进行碳排放预测。提出率先碳达峰与碳中和、按时达到碳达峰与碳中和和没有人为干预下的碳达峰碳中和情况下的碳减排措施。

基于人工势场法的跳点搜索算法

一篇关于路径规划的文章，在二维空间的路径规划，给定的数据去规划最优路径，采用迪杰特斯拉以及蚁群等算法；首先构建规划环境，接着考虑在多种的约束下以及外界的环境去寻优，并且延伸到三维中去规划路径（MATLAB可运行）

针对城市中停车位狭小、现有自动泊车方法缺乏连贯性的问题, 提出一种自动平行泊车算法。对现有的五阶多项式路径规划方法加以改进, 并有针对性地设计罚函数, 采用遗传算法计算最佳泊车路径和最小泊车空间, 实现自动平行泊车。仿真结果表明, 该算法能快速有效地完成泊车, 车辆损伤小, 对空间的要求最低。

遗传算法的概念最早是由Bagley J.D 于1967年提出的。后来Michigan大学的J.H.Holland教授于1975年开始对遗传算法（Genetic Algorithm, GA）的机理进行系统化的研究。遗传算法是对达尔文生物进化理论的简单模拟，其遵循“适者生存”、“优胜略汰”的原理。遗传算法模拟一个人工种群的进化过程，并且通过选择、杂交以及变异等机制，种群经过若干代以后，总是达到最优（或近最优）的状态。 自从遗传算法被提出以来，其得到了广泛的应用，特别是在函数优化、生产调度、模式识别、神经网络、自适应控制等领域，遗传算法更是发挥了重大的作用，大大提高了问题求解的效率。遗传算法也是当前“软计算”领域的重要研究课题。 本文首先结合MATLAB对遗传算法实现过程进行详细的分析，然后通过1个实际的函数优化案例对其应用进行探讨。 1. 遗传算法实现过程 现实生活中很多问题都可以转换为函数优化问题，所以本文将以函数优化问题作为背景，对GA的实现过程进行探讨。大部分函数优化问题都可以写成求最大值或者最小值的形式，为了不是一般性，我们可以将所有求最优值的情况都转换成求最大值的形式，