Using Binary Heaps in A* Pathfinding

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本文详细介绍了二叉堆数据结构的基本概念、工作原理及应用场景。通过学习本文，读者可以了解到二叉堆如何实现及其在计算机科学中的重要地位。
unity3dDemo源码（毕业设计）
12-30
kBinaryBitmapSaver Sample - Unity3D project to handle binary resource data using the kBinary Editor package. kTile - Package to create a gameobject with mesh component and a animated or a static ...
Gradation representation method using a binary-weighted computer-generated hologram based on pulse-width modulation
02-07
We propose a simple gradation representation method using a binary-weighted computer-generated hologram (CGH) to be displayed on a high-speed spatial light modulator that can be controlled by the ...
[转]Using Binary Heaps in A* Pathfinding
weixin_30642029的博客
10-16 111
By Patrick Lester ( Updated April 11, 2003) This article is a sidebar for my main article, “A* Pathfinding for Beginners.” You should read that article, or understand A* thoroughly, before proceedi...
A*寻路算法再初探
shaderdx的专栏
05-29 1760
在看下面这篇文章之前，先介绍几个理论知识，有助于理解A*算法。   启发式搜索：启发式搜索就是在状态空间中的搜索对每一个搜索的位置进行评估，得到最好的位置，再从这个位置进行搜索直到目标。这样可以省略大量无畏的搜索路径，提到了效率。在启发式搜索中，对位置的估价是十分重要的。采用了不同的估价可以有不同的效果。 估价函数：从当前节点移动到目标节点的预估费用；这个估计就是启发式的。在寻路
写给初学者的A*算法（A*Pathfinding for beginners）
Keep Going！
01-21 1776
作者：Patrick Lester 网址：http://www.policyalmanac.org/games/aStarTutorial.htm 或者http://www.gamedev.net/page/resources/_/technical/artificial-intelligence/a-pathfinding-for-beginners-r2003 译文版：http://ww
A* Pathfinding for Beginners
Jeanet_1的专栏
11-05 800
Likes5Likes Dislike A* Pathfinding for Beginners By Patrick Lester | Published Oct 08 2003 08:33 PM in Artificial Intelligence square path list squares open cost pathfinding starting
A*寻路中使用到的排序算法——二叉堆
springSuperboy的专栏
10-30 1341
在A*寻路中使用二叉堆 作者：Patrick Lester（2003年4月11日更新） 翻译：Panic 2005年3月28日 译者序： 　　这一篇文章，是“A* Pathfinding for Beginners”，也就是我翻译的另一篇文章“A*寻路初探”的补充，在这篇文章里，作者再一次展现了他阐述复杂话题的非凡能力，用通俗易懂的语句清晰的解释了容易让人迷惑的问题。还是那句话，
Flash里的 A* Pathfinding
hclworld的专栏
11-04 276
在家上网赚钱更容易 A*方法总结 好，现在你已经看完了整个说明，让我们把每一步的操作写在一起：    1，把起始格添加到开启列表。   2，重复如下的工作：      a) 寻找开启列表中F值最低的格子。我们称它为当前格。      b) 把它切换到关闭列表。      c) 对相邻的8格中的每一个？          * 如果它不可通过或者已经在关闭列表中，略过它。反之如下。     ...
A*算法入门--A* Pathfinding for Beginners
myjoying的专栏
06-09 3622
原文地址：http://www.gamedev.net/page/resources/_/technical/artificial-intelligence/a-pathfinding-for-beginners-r2003    本着学习算法和锻炼英文水平的目的翻译了这篇颇具名气的《A* Pathfinding for Beginners》。这篇文章详细讲述了A*算法的基础，还在文后提出了很多
Computer Vision Using Local Binary Patterns
10-12
Background subtraction.- Recognition of actions.- Face analysis using still images.- Face analysis using image sequences.- Visual recognition of spoken phrases.- LBP in different applications. ...
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
11-26
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
11-26
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
最新发布
11-26
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）
11-26
【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
【大数据搜索技术】Elasticsearch7.8安装部署与集群管理：基于CentOS的分布式搜索引擎配置及性能优化实践
11-26
内容概要：本文详细介绍了Elasticsearch 7.8的安装部署及核心功能应用，涵盖环境准备、解压配置、启动优化、集群搭建、分片管理、健康监控等内容，并结合Kibana和Logstash构建完整的ELK日志分析体系。文章还讲解了中文分词器IK的使用、快照备份与恢复机制，以及如何通过Filebeat采集Nginx等服务的日志数据并进行可视化展示，系统性地呈现了Elasticsearch在实际生产环境中的部署与运维流程。; 适合人群：具备Linux基础和一定运维经验的技术人员，尤其是从事日志分析、搜索系统搭建或中间件维护的开发与运维工程师；适合初学者入门Elasticsearch及相关生态组件。; 使用场景及目标：①掌握Elasticsearch单节点与集群环境的安装与配置；②理解索引、分片、副本等核心概念并应用于实际业务；③构建基于Filebeat+Logstash+ES+Kibana的日志采集与分析链路；④实现数据的备份恢复与中文检索功能； 阅读建议：建议按照文档顺序逐步操作，重点关注配置参数调优与常见错误处理（如权限、虚拟内存限制），动手实践集群部署与日志采集流程，结合Kibana进行数据验证与可视化分析，加深对ELK生态协同工作的理解。
commonapi-dbus-demo
11-26
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DeepSeek+7大场景+50大案例+全套提示词
11-26
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How to expressed SOS1 variables by using binary variables in matlab.
06-07
To express SOS1 variables using binary variables in MATLAB, you can use the following steps: 1. Create binary variables for each of the original variables in your SOS1 set. For example, if your SOS1 set has variables x1, x2, x3, then you would create binary variables y1, y2, y3. 2. Add the following constraints to your model: a. For each pair of binary variables yi and yj, add the constraint yi + yj <= 1. This ensures that at most one binary variable can take the value of 1. b. For each original variable xi and its corresponding binary variable yi, add the constraint xi <= yi. This ensures that if the binary variable is set to 0, then the original variable must also be 0. c. For each pair of adjacent variables in the SOS1 set, xi and xj, and their corresponding binary variables, yi and yj, add the constraint yi + yj >= xj. This ensures that if xj is non-zero, then at least one of the corresponding binary variables must also be non-zero. 3. Add your objective function and any additional constraints to your model as needed. 4. Solve the model using a solver such as MATLAB's built-in linprog function or an external solver. Here is an example code snippet that demonstrates how to express SOS1 variables using binary variables in MATLAB: ``` % Define original variables x = [5; 2; 3; 1]; % Create binary variables y = binvar(4,1); % Add constraints constraints = [y(1) + y(2) + y(3) + y(4) == 1]; for i = 1:4 constraints = [constraints, y(i) <= x(i)]; end for i = 1:3 constraints = [constraints, y(i) + y(i+1) >= x(i+1)]; end for i = 1:4 for j = 1:4 if i ~= j constraints = [constraints, y(i) + y(j) <= 1]; end end end % Define objective function f = [1; 1; 1; 1]; % Solve the model [x_opt, fval] = linprog(f, [], [], constraints, [], zeros(4,1)); ``` In this example, we have a set of four original variables (x1, x2, x3, x4) and we create binary variables (y1, y2, y3, y4) for each of them. We then add the constraints described above and define an objective function. Finally, we solve the model using the linprog function in MATLAB.
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