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。

VB6.0编写，利用Commondialog控件选择多个文件，并获取各个文件的路径，可以直接使用！！！！！！！！！！

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

图论算法包括：图的存储与遍历，最小生成树，最短路径，拓扑排序等

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）

动态规划算法求解TSP 用动态规划算法求解TSP，数据为Solomon数据集的c101文件读取，可视化路径图，用图展示每次迭代的最优值、最差值和平均值，并与Gurobi求解结果比较各计算时间下的目标值。动态规划算法求解TSP 用动态规划算法求解TSP，数据为Solomon数据集的c101文件读取，可视化路径图，用图展示每次迭代的最优值、最差值和平均值，并与Gurobi求解结果比较各计算时间下的目标值。动态规划算法求解TSP 用动态规划算法求解TSP，数据为Solomon数据集的c101文件读取，可视化路径图，用图展示每次迭代的最优值、最差值和平均值，并与Gurobi求解结果比较各计算时间下的目标值。动态规划算法求解TSP 用动态规划算法求解TSP，数据为Solomon数据集的c101文件读取，可视化路径图，用图展示每次迭代的最优值、最差值和平均值，并与Gurobi求解结果比较各计算时间下的目标值。动态规划算法求解TSP 用动态规划算法求解TSP，数据为Solomon数据集的c101文件读取，可视化路径图，用图展示每次迭代的最优值、最差值和平均值，并与Gurobi求解结果比较各计算时间下

用ACO解决TSP问题，数据为Solomon数据集的c101文件读取，可视化路径图，用图展示每次迭代的最优值、最差值和平均值，并与Gurobi求解结果比较各计算时间下的目标值。用ACO解决TSP问题，数据为Solomon数据集的c101文件读取，可视化路径图，用图展示每次迭代的最优值、最差值和平均值，并与Gurobi求解结果比较各计算时间下的目标值。用ACO解决TSP问题，数据为Solomon数据集的c101文件读取，可视化路径图，用图展示每次迭代的最优值、最差值和平均值，并与Gurobi求解结果比较各计算时间下的目标值。用ACO解决TSP问题，数据为Solomon数据集的c101文件读取，可视化路径图，用图展示每次迭代的最优值、最差值和平均值，并与Gurobi求解结果比较各计算时间下的目标值。用ACO解决TSP问题，数据为Solomon数据集的c101文件读取，可视化路径图，用图展示每次迭代的最优值、最差值和平均值，并与Gurobi求解结果比较各计算时间下的目标值。用ACO解决TSP问题，数据为Solomon数据集的c101文件读取，可视化路径图，用图展示每次迭代的最优值、最差值和平