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路径规划算法仿真 A星算法 传统A*(Astar)算法+改进后的A*算法 Matlab代码 可以固定栅格地图与起点终点 可以进行定量比较 改进： ①提升搜索效率（引入权重系数） ②冗余拐角优化（可显示拐角优化次数） ③路径平滑处理（引入梯度下降算法配合S-G滤波器） 想要的可以加好友我 先发传统A＊代码确认可以运行后补发改进后的A*算法完整程序 代码含注释

数字化信息社会具有的两个特征：一是计算机技术的迅速发展与广发应用；二是数学的应用向其它领域渗透。随着计算机技术的飞速发展，科学计算的深度不断扩展，科学理论与工业应用不断耦合，更多的算法不断地被反复证明与改进。数学建模是对现实世界的特定对象，为了特定的目的，根据特有的内在规律，对其进行必要的抽象、归纳、假设和简化，运用适当的数学工具建立的一个数学结构 含：线性规划、排队论模型、微分方程建模、时间序列模型、支持向量机、预测方法、层次分析法

使用MATLAB软件进行A*算法机器人路径规划代码编程仿真，得到多机器人路径规划仿真路径及坐标图，从空间、时间等不同角度进行分析，以清晰的机器人路径轨迹直观的展现多机器人在路径规划过程中的轨迹情况，并通过时空规划图和平面规划图的形式展现仿真结果，在机器人仿真程序中可对机器人起始坐标进行更改，以提供不同的机器人起始坐标，同时也可增加或减少机器人的数量，同时展现出更多机器人在路径规划过程中的情况。

A星融合DWA的路径规划算法，可实现静态避障碍及动态避障,代码注释详细,matlab源码

三、实验内容 1、Z-Buffer算法实现面的消隐 注意：1）消隐面Z-Buffer的缓冲数组的定义及功能 2）边表，桶表的使用，建议参考多边形扫描填充部分代码。 内含伪代码或流程图、效果截图、代码

除了数学规划方法之外，还可采用智能优化算法求解双层优化问题，一般在上层优化中采用智能优化算法，下层优化使用数学规划方法；也可以在上下层优化中都采用智能优化算法，这篇博客将进行详细介绍。算例依旧使用上面两篇博客中的线性双层优化问题，由于这个优化问题比较简单，我们采用最基础的粒子群算法进行求解。​ 资源包括三个部分： 1.基础粒子群算法的matlab代码 2.采用粒子群算法求解带约束的优化问题matlab代码 3.采用粒子群算法求解双层优化问题的matlab代码 智能优化算法无法避免的问题，即使是一个非常简单的目标函数，求出的结果也无法保证是全局最优，那么当目标函数变复杂时，情况将会更糟糕。现在对智能优化算法的研究非常多，各种动植物园算法、各种改进都层出不穷，但还是无法从根本上解决算法无法保证全局收敛的问题。         所以，只有在数学模型比较复杂，非线性条件很多，而且对结果的误差是可以接受的情况下，才建议使用智能优化算法进行求解。

} } } else //如果当前运行进程为空，那么 { if(t == P[i]->PB.arrive_time) /

沙猫群优化(Sand Cat Swarm Optimization, SCSO)算法是一种受自然界沙猫行为而设计的元启发式算法。 本资源仅供学习交流，严禁用于商业用途。

正交调制解调算法在软件无线电中的应用.pdf