规划算法的常见汇总及编程实践

规划算法详解与编程实践
最新推荐文章于 2025-10-10 13:09:00 发布
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本文汇总了规划算法中的贪心、动态规划、模拟退火和遗传算法，并给出了相应编程示例，包括背包问题、最长递增子序列、旅行商问题和函数优化问题的解决。

规划算法的常见汇总及编程实践

算法在计算机科学中起着举足轻重的作用，它是解决问题和优化过程的基础。规划算法是指通过定义目标、约束和决策变量，来求解最优决策的一类算法。在本文中，我们将对规划算法的常见方法进行汇总，并给出相应的编程示例。

  1. 贪心算法
    贪心算法是一种简单而高效的算法思想，它每次选择当前最优的解决方案，从而希望能够得到全局最优解。贪心算法常用于最短路径问题、背包问题等。以下是一个使用贪心算法解决背包问题的示例代码：
def greedy_knapsack(items, capacity):
    items.sort(key=lambda x: x
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规划算法
参合破都尉的博客
09-07 490
1.Dijkstra算法，典型的单源最短路径算法。 Dijkstra提出按各顶点与源点v间的路径长度的递增次序，生成到各顶点的最短路径的算法。既先求出长度最短的一条最短路径，再参照它求出长度次短的一条最短路径，依次类推，直到从源点v 到其它各顶点的最短路径全部求出为止。 单源最短路径，给定一个带权有向图G=(V,E)，其中每条边的权是一个实数。另外，还给定V中的一个顶点，称为源。现在要计算从源...
规划算法Planning Algorithms
11-15
提出了对许多不同种类的规划算法的统一处理。 该主题处于机器人技术，控制理论，人工智能，算法和计算机图形学之间的十字路口。
【Python智能体任务规划算法】：揭秘高效自动化决策背后的5大核心技术
最新发布
codeink的博客
10-10 738
掌握Python智能体任务规划算法，提升自动化决策效率。本文揭秘路径搜索、强化学习等5大核心技术，适用于机器人导航与任务调度场景，实现高效智能决策，值得收藏。
编程中十大常用算法：（三）动态规划算法
z437490133的博客
05-23 907
理论介绍 动态规划（Dynamic Programming, DP）算法的核心思想为：讲大问题划分成小问题进行解决，从而一步步获取最优解的处理算法。 动态规划算法与分治算法类似，其基本思想也是将待求解问题分解成若干个子问题，先求解子问题，然后从这些子问题的解得到原问题的解。与分治算法不同的是，适合于用动态规划求解的问题，经分解得到的子问题往往不是相互独立的（即下一子阶段的求解是建立在上一子阶段的解的基础之上，进行进一步的求解）。动态规划算法可以通过填表的方式来逐步推进，得到最优解。 实际问题：背包问题 问题
规划算法（中文版）
04-09
讲述机器人运动规划原理的经典书籍。 《规划算法》目录： 第Ⅰ部分　介绍性的资料 　第1章　绪论 　　1.1　从规划（的过程）到规划（的结果） 　　1.2　实例与应用 　　1.3　规划的基本组成 　　1.4　算法、规划器与规划 　　　1.4.1　算法 　　　1.4.2　规划器 　　　1.4.3　规划 　　1.5　本书的组织安排 　第2章　离散规划 　　2.1　离散可行规划简介 　　　2.1.1　问题表述 　　　2.1.2　离散规划的实例 　　　2.2　可行规划的搜索 　　　2.2.1　一般前向搜索 　　　2.2.2　特殊前向搜索 　　　2.2.3　其他搜索方案 　　　2.2.4　搜索方法的统一描述 　　2.3　离散最优规划 　　　2.3.1　最优定长规划 　　　2.3.2　不指定长度的最优规划 　　　2.3.3　再论Dijkstra算法 　　2.4　用逻辑来表示离散规划 　　　2.4.1　类似STRIPS的表示 　　　2.4.2　转换到状态空间表示 　　2.5　基于逻辑的规划方法 　　　2.5.1　部分规划空间中的搜索 　　　2.5.2　建立规划图 　　　2.5.3　满足性规划 　　进一步阅读 　　习题 　　实现 第Ⅱ部分　运动规划 　第3章　几何表示与变换 　　3.1　几何建模 　　　3.1.1　多边形与多面体模型 　　　3.1.2　半代数模型 　　　3.1.3　其他模型 　　3.2　刚体变换 　　　3.2.1　一般概念 　　　3.2.2　二维变换 　　　3.2.3　三维变换 　　3.3　物体运动链的变换 　　　3.3.1　二维运动链 　　　3.3.2　三维运动链 　　3.4　运动树的变换 　　3.5　非刚体的变换 　　进一步阅读 　　习题 　　实现 　第4章　位形空间 　　4.1　拓扑的基本概念 　　　4.1.1　拓扑空间 　　　4.1.2　流形 　　　4.1.3　路径与连通 　　4.2　位形空间 　　　4.2.1　二维刚体：SE（2） 　　　4.2.2　三维刚体：SE（3） 　　　4.2.3　物体的链与树 　　4.3　位形空间障碍物 　　　4.3.1　基本运动规划问题 　　　4.3.2　显式建模Cobs：加：平移情况 　　　4.3.3　显式建模Cobs：一般情形 　　4.4　闭运动链 　　　4.4.1　数学概念 　　　4.4.2　R2上的运动链 　　　4.4.3　定义一般连杆组的簇 　　进一步阅读 　　习题 　　实现 　第5章　基于采样的运动规划 　第6章　组合运动规划 　第7章　基本运动规划的扩展 　第8章　反馈运动规划 第Ⅲ部分　决策论规划 　第9章　基本永生理论 　第10章　序贯决策理论 　第11章　传感器与信息空间 　第12章　存在感测不确定性条件下的规则 第Ⅳ部分　微分约束条件下的规划　 　第13章　微分模型 　第14章　微分约束条件下基于采样的规划 　第15章　系统理论与分析技术
动态规划算法（Dynamic Programming）
Zaczc的博客
10-11 1450
动态规划是一种用于解决具有重叠子问题和最优子结构性质的复杂问题的算法设计技巧。它将问题分解为更小的子问题，并通过保存这些子问题的解来避免重复计算。
LeetCode算法题解汇总与编程实践
首先，LeetCode 作为全球范围内最具影响力的算法刷题平台之一，涵盖了从基础到高级的数千道编程题目，涉及数组、链表、栈、队列、哈希表、树、图、动态规划、贪心算法、回溯、二分查找、位运算等多种核心数据结构与...
算法学习与编程领域相关文档知识技巧及个人想法汇总
09-08
文档详细介绍了常见算法的分类与应用场景，例如排序算法、搜索算法、图算法、动态规划等，并且针对每一种算法，都提供了详尽的解释和步骤，帮助学习者理解算法的设计思想和解决思路。同时，文档强调了算法效率的重要...
LeetCode算法题解：常见编程问题解决方案汇总
本项目“leetcode-solutions”正是针对 LeetCode 平台上各类题目的系统性解答集合，体现了对算法思维和编程技巧的深入理解与实践。 从标题“leetcode-solutions: 我对 leetcode 问题的解决方案”可以看出，该项目是...
规划算法合集
m0_48707860的博客
03-31 301
A*算法通过从开放列表中选择具有最低f值（g值和启发值之和）的节点并探索其邻居来工作，如果邻居不开开放列表中，则将其放置到开放列表中。如果已经在开放列表中，则如果到邻居的新路径比之前的路径更短，则更新其邻居的g值。graph是一个字典，其中键是节点，值是与节点相邻的节点和他们之间的 距离。heuristic是一个函数，它接收两个节点作为参数并返回他们之间的启发式距离。开放列表中包含已经发现还没有探索的点，关闭列表中存放已经探索过的节点。一旦到达目标节点，算法终止并返回起始点到目标点的最短路径。
路径规划算法
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qq_45875106的博客
11-14 7万+
文章目录前言一、传统路径规划算法1.Dijkstra算法2.A*算法3.D*算法4.人工势场法二、基于采样路径规划算法1.PRM算法2.RRT算法三、智能仿生算法1.神经网络算法2.蚁群算法3.遗传算法 前言 随着机器人技术、智能控制技术、硬件传感器的发展，机器人在工业生产、军事国防以及日常生活等领域得到了广泛的应用。而作为机器人行业的重要研究领域之一，移动机器人行业近年来也到了迅速的发展。移动机器人中的路径规划便是重要的研究方向。移动机器人的路径规划方法主要分为传统的路径规划算法、基于采样的路径规划算法
规划算法-拉瓦利.rar
07-27
《世界计算机教材：规划算法》是作者多年来教学和科研工作的总结，系统地介绍了规划领域中的基础知识和成果。作者将三个相对独立的学科：机器人学、人工智能和控制论巧妙地结合在一起。很好，可以看一看
规划算法_（英）拉瓦利著
03-20
规划算法，拉瓦利著作的，很适合初学者学习算法
动态规划算法
实践求真知
03-29 6383
一 动态规划算法 动态规划(Dynamic Programming)算法的核心思想是：将大问题划分为小问题进行解决，从而一步步获取最优解的处理算法。 动态规划算法与分治算法类似。其基本思想也是将待求解问题分解成若干个子问题，先求解子问题，然后从这些子问题的解得到原问题的解。 与分治法不同的是，适合于用动态规划求解的问题，经分解得到子问题往往不是互相独立的。即下一个子阶段的求解是建立在上一个子阶段的解的基础上，进行进一步的求解。 动态规划可以通过填表的方式来逐步推进，得到最优解。 二 背包问题 背
【算法】动态规划（Dynamic Programming）
高朗的博客
11-23 4万+
文章目录什么是动态规划算法数字三角形经典递归解法 什么是动态规划算法 总体思想 （1）动态规划算法与分治法类似，其基本思想也是将待求解问题分解成若干个子问题 （2）经分解得到的子问题往往不是互相独立的，有些子问题被重复计算多次 （3）如果能够保存已解决的子问题的答案，而在需要时再找出已求得的答案，就可以避免大量重复计算，从而得到多项式时间算法（备忘录法） （4）图解： 使用动态规划来求解的问题需要具备的基本要素包括： （1）重复子问题 递归算法求解问题时，每次产生的子问题并不总是新问题，有些子
规划算法很难？一篇教你掌握（附代码）
febwww的博客
08-04 1333
维度线性规划（LP）非线性规划（NLP）整数规划（IP/0-1 规划）函数形式目标函数和约束均为线性至少一项为非线性通常为线性（非线性更复杂）决策变量取值连续实数连续实数整数（0-1 规划为 0 或 1）可行域凸多面体（连续、凸集）可能为非凸集（连续）离散点集（非连续）最优解特性存在时必在顶点上可能有多个局部最优解需在离散点中搜索求解难度低（有成熟高效算法）高（无通用算法，依赖问题特性）高（离散性导致搜索复杂）典型求解算法单纯形法、内点法梯度下降法、拉格朗日乘数法等。
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10-03 2315
规划算法是智能体在给定环境或任务空间中，根据起始状态、目标状态及一系列约束条件，计算出一系列可行的动作或路径的算法。根据应用场景的不同，规划算法主要分为路径规划算法和轨迹规划算法。路径规划算法：关注从起始点到目标点的路径最优性或可行性，不考虑动态因素。常见算法包括Dijkstra算法、A*算法、RRT（快速随机树）及其改进版本RRT*等。轨迹规划算法：在路径规划的基础上，进一步考虑时间、速度、加速度等动态约束，生成平滑且符合动力学特性的轨迹。
15、规划算法详解
arduino9maker的博客
06-03 27
本博客详细介绍了规划算法的基本概念、形式化表示、实现方法以及优化技术。涵盖了正向与反向搜索算法、启发式搜索、剪枝技术、动态规划等核心内容，并通过积木世界和汉诺塔等实例展示了规划算法的实际应用。同时，博客还展望了规划算法的未来发展方向，如与深度学习的结合、增量规划和多智能体规划等。
【智能算法】动态规划算法
大雨的博客
08-19 1847
在应用动态规划时，我们通常需要定义状态和状态转移方程。状态代表了问题解决过程中的某个阶段，而状态转移方程则描述了如何从一个状态转移到另一个状态。通过迭代或递归的方式，我们可以逐步构建出问题的最优解。动态规划的关键在于识别问题的子结构和重叠子问题，以及如何存储中间结果以避免重复计算，从而在保证解的质量的同时，大幅度提升求解效率。
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