本文探讨了基于热交换优化的机器人路径规划算法，利用模拟退火过程寻找全局最优解，避免局部最优。提供了MATLAB代码实现，包括核心算法、路径成本计算和候选路径生成。该算法在搜索过程中逐渐降低温度，以适应不同场景的需求和约束。
路径规划是机器人领域中的重要问题之一，它涉及到如何为机器人找到最优或者次优的路径，以便在给定的环境中实现任务。本文介绍了一种基于热交换优化的机器人路径规划算法，并提供了相应的 MATLAB 代码实现。
热交换优化（Simulated Annealing）是一种元启发式算法，模拟了固体物体退火过程中的温度变化，通过随机搜索和接受劣解的策略来寻找全局最优解。这种算法的核心思想是在搜索过程中，允许一定概率接受劣解，以避免陷入局部最优解。
以下是基于热交换优化的机器人路径规划算法的 MATLAB 代码实现：
% 定义路径规划算法的函数
function [bestPath, bestCost] = simulatedAnnealing(startNode,
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