对传统的人工势场算法matlab的仿真实验，只为给读者提供最原始简介的实验环境，避免因为过度的改进造成不必要的理解误区。该实验程序可自由定义栅格地图大小，自由定义障碍物的摆放位置与数量，同时也可以生成随机地图验证自己的算法。希望可以帮到更多人。
2022-03-29 17:50:19
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遍历路径规划matlab代码GraphBLAS指针
符号：
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如果您不熟悉GraphBLAS，请首先检查这些指针
:hammer:
注重理论
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以实现为重点
:hammer_and_wrench:
理论与实施的结合
:open_book:
详细规格
社区网站
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选定的阅读材料和演示文稿
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:star:
:movie_camera:
，蒂姆·马特森（Tim
Mattson），亨利·加布（Henry
Gabb）（2020年）
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由GáborSzárnyas
GraphBLAS设计文件
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（HPEC
2013），作者：蒂姆·马特森（Tim
Mattson）等。
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（ICCS
2015），作者：杰里米·开普纳（Jeremy
Kepner）等。
:hammer:
:star:
（HPEC
2016），作者：杰里米·开普纳（Jeremy
Kepner）等。
扩展版本：（2017年）
:hammer_and_wrench:
（GABB
@
IPDPS
2017），作者：AydınBuluç等。
:hammer_and_wrench:
（HPEC
2017），作者：蒂姆·马特森（Tim
Mattson）等。
:wrench:
（GABB
@
IPDPS
2018），作者JoséE.Moreira，Manoj
Kumar，William
P.Horn
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Jeremy
Kepner等人（GrAP
2022-03-20 14:58:57
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【路径规划】基于人工势场的无人机编队协同路径规划matlab源码.zip
2022-03-09 21:46:40
456KB
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【路径规划】基于动态衡量式A星算法及拐角优化算法实现栅格地图路径规划matlab源码.zip
2022-02-25 20:36:16
1.11MB
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【路径规划】基于NSGA2实现无人机三维路径规划matlab源码.zip
2022-01-15 13:44:12
644KB
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多点路径规划指标cuOMT：自适应蒙特卡洛最优传输算法的CUDA
/
C
++实现
这项工作是根据许可的。
该存储库包含cuOMT
，这是一个使用自适应蒙特卡洛最优传输（MC-OT）算法的CUDA
/
C
++求解器。
请参阅以获取PyTorch实施。
大创意
自适应MC-OT算法旨在通过解决凸优化问题来解决高维最优运输问题。
基本上，在给定源分布和目标分布的情况下，最佳运输问题是找到最佳运输计划，以将源分布上的质量移动到目标分布。
例如，假设源分布由每个面包店制作的面包量组成，目标分布由每个咖啡馆所需要的面包量组成。
面包店和咖啡馆位于不同的地方，将面包从一个地点转移到另一个地点需要支付运输费用。
然后，最佳的运输问题是找到一种将面包从面包店运到咖啡馆的运输计划，从而使总运输成本降至最低。
每当需要找到将分配转换为另一种的“良好”映射（即OT映射）时，就会出现最佳传输问题。
例如，在深度学习领域，生成模型被设计为无限生成与给定数据集中的样本相似的许多样本。
如果我们将数据集的样本作为潜在分布（可能是高维）的iid采样，则通过在已知分布（例如均匀）和该潜在分布之间进行OT映射，首先可以
2022-01-14 01:29:31
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