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RSS订阅原创 遗传算法（Genetic Algorithm，GA）详解路径规划内容补充【附算法代码与运行结果】
遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是模拟生物在自然环境中的遗传和进化的过程而形成的自适应全局优化搜索算法。遗传算法借鉴了达尔文的进化论和孟德尔的遗传学说。其本质是一种并行、高效、全局搜索的方法，它能在搜索过程中自动获取和积累有关搜索空间的知识，并自适应地控制搜索过程以求得最优解。遗传算法操作使用“适者生存”的原则，在潜在的解决方案种群中逐次产生一个近似最优的方案。在遗传算法的每一代中，根据个体在问题域中的适应度值和从自然遗传学中借鉴来的再造方法进行个体选择，产生一个新的近似解。这个过程导致
2024-10-11 15:27:59
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原创 A*算法详解【附算法代码与运行结果】
A*算法是一种在图形平面上，有多个路径中寻找一条从起始点到目标点的最短遍历路径的算法。它属于启发式搜索算法（Heuristic Search Algorithm），因为它使用启发式方法来计算图中的节点，从而减少实际计算的节点数量，提高搜索效率。
2024-10-09 10:00:20
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原创 Dijkstra算法详解【附算法代码与运行结果】
Dijkstra算法是一种用于在加权图中找到单个源点到所有其他顶点的最短路径的算法。这种算法由荷兰计算机科学家艾兹格·戴克斯特拉（Edsger W. Dijkstra）在1956年提出。它适用于有向图和无向图，并且图中的边权重必须是非负数。
2024-09-28 15:55:07
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原创 信息增强的快速随机树算法（Informed RRT*）详解【附算法代码与运行结果】
Informed RRT*（Informing Rapidly-Exploring Random Trees with Path Distance lower bounds）算法是改进了原始的RRT*算法，目的是为了加速渐近最优路径的搜索过程。在解决高维空间中的路径规划问题时，Informed RRT*能够更快地收敛到最优解。
2024-09-27 14:36:08
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原创 快速扩展随机树算法与A*算法结合（RRT*）详解【附算法代码与运行结果】
RRT*算法是一种渐近最优的路径规划算法，其是快速扩展随机树（RRT）算法的优化版本。RRT*算法通过不断地迭代和优化，最终可以得到一条从起点到目标点的最优路径。与RRT算法相比，RRT*算法的主要不同之处在于其对已构建的路径进行优化，以提高搜索效率和精度。
2024-09-26 20:12:53
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原创 快速扩展随机树算法（Rapidly Exploring Random Tree，RRT）详解【附算法代码与运行结果】
快速扩展随机树算法（Rapidly Exploring Random Tree，RRT）是一种树形数据存储结构和算法，通过递增的方法建立，并快速减小随机选择点同树的距离，用于有效地搜索非凸的(Non Convex)高维度的空间，特别适用于包含障碍物和非完整(Non-Holonomic)系统或反向动力学(Kino-dynamic)微分约束条件下的动作规划。
2024-09-25 11:22:53
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原创 遗传算法（Genetic Algorithm，GA）详解【附算法代码与运行结果】
遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是模拟生物在自然环境中的遗传和进化的过程而形成的自适应全局优化搜索算法。遗传算法借鉴了达尔文的进化论和孟德尔的遗传学说。其本质是一种并行、高效、全局搜索的方法，它能在搜索过程中自动获取和积累有关搜索空间的知识，并自适应地控制搜索过程以求得最优解。
2024-09-24 09:21:10
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原创 粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）详解【附算法代码与运行结果】
主要讲解粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO。粒子群优化算法是一种进化计算技术(evolutionary computation)，1995 年由Eberhart 博士和 kennedy 博士提出，源于对鸟群捕食的行为研究 。该算法最初是受到飞鸟集群活动的规律性启发，进而利用群体智能建立的一个简化模型。
2024-09-21 17:26:14
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空空如也
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