动态规划【搬运距离】

 一个骆驮运玉米从A地到B地, 骆驮一次最多运1000个玉米,A地距离B地有1000米远. 而骆驮每走1米就要吃一个玉米.现在有3000个玉米.现在要从A运到B. 问到B地最多还能剩下多少个玉米?

wantalcs给出的答案是:

 

[c-sharp] view plain copy print ?
  1. class Program  
  2. {  
  3.    private static readonly int _maxLoad = 1000;   //单次运载上限  
  4.     private static readonly int _totals = 3000;    //需要被运载总量  
  5.     private static readonly int _unitDeplete = 1;  //运输单位距离消耗食品量  
  6.     private static readonly int _road = 1000;      //全路长度  
  7.     /// <summary>  
  8.     /// 求本次实际运载量  
  9.     /// </summary>  
  10.     /// <param name="quantity">本次剩余需要运载的量</param>  
  11.     /// <returns>本次实际运载量</returns>  
  12.     private static int GetLoad(int quantity)  
  13.     {  
  14.         return Math.Min(quantity, _maxLoad);  
  15.     }  
  16.     /// <summary>  
  17.     /// 计算运载过程需要消耗的食品量  
  18.     /// </summary>  
  19.     /// <param name="x">运载距离</param>  
  20.     /// <returns>总消耗量</returns>  
  21.     private static int GetDepletion(int x)  
  22.     {  
  23.         return x * _unitDeplete;  
  24.     }  
  25.     /// <summary>  
  26.     /// 单段路程运载结果  
  27.     /// </summary>  
  28.     /// <param name="x">运载的路程</param>  
  29.     /// <param name="quantity">需要被运载的量</param>  
  30.     /// <returns>最后运到目的地的量</returns>  
  31.     private static int PartLoad(int x, int quantity)  
  32.     {  
  33.         int target = 0;         //运到目的地的量  
  34.         int origin = quantity;   //剩余需被运载量  
  35.         target = GetLoad(origin) - GetDepletion(x);  
  36.         origin = origin - GetLoad(origin);  
  37.         while (GetLoad(origin) > GetDepletion(2 * x))   //只要剩余可运量大于来回路程消耗量,就回头去运输  
  38.         {  
  39.             target += (GetLoad(origin) - GetDepletion(2 * x));  
  40.             origin -= (GetLoad(origin));  
  41.         }  
  42.         return target;  
  43.     }  
  44.     /// <summary>  
  45.     /// 计算是指定分段路程下,最终运到目的地的量  
  46.     /// </summary>  
  47.     /// <param name="x">分段路程长度</param>  
  48.     /// <returns>最终到达目的地量</returns>  
  49.     private static int FinalLoad(int x)  
  50.     {  
  51.         int road = _road;       //剩余路程  
  52.         int target = _totals;   //运到的量  
  53.         while (road > x)    //只要剩余路程大于单位路程,就继续运输  
  54.         {  
  55.             road -= x;  
  56.             target = PartLoad(x, target);  
  57.             if (target <= 0)    //如果把所有食品都消耗完了,运输失败,没意义继续下去了。  
  58.             {  
  59.                 break;  
  60.             }  
  61.         }  
  62.         if (target > 0)  
  63.         {  
  64.             target = PartLoad(road, target);    //运输余下最后一段路程  
  65.         }  
  66.         return target > 0 ? target : 0;  
  67.     }  
  68.     static void Main(string[] args)  
  69.     {  
  70.         int unitRoad = 0;   //单位路程   
  71.         int quantity = 0;   //最终运量  
  72.         for (int i = 1; i <= 1000; i++)  
  73.         {  
  74.             int target = FinalLoad(i);  
  75.             if (target > quantity)  
  76.             {  
  77.                 quantity = target;  
  78.                 unitRoad = i;  
  79.             }  
  80.         }  
  81.         Console.WriteLine(string.Format("当单位路程为{0}时,最后运载量最大,可达到{1}。", unitRoad, quantity));  
  82.         Console.ReadKey();  
  83.     }  
  84. }  
 

 

这个问题明显应该使用动态规划算法。目前看来 wantalcs给出的算法是正确的,但我还不是特别的肯定。

### 搬运机器人路径规划算法概述 搬运机器人路径规划的核心在于如何高效、安全地完成从起点到终点的任务,同时规避障碍并满足各种约束条件。以下是关于搬运机器人路径规划的技术和实现方法: #### 1. **路径规划分类** 路径规划可以分为全局路径规划和局部路径规划两种主要形式[^1]。 - 全局路径规划依赖于预先构建的地图信息,在静态环境中计算出从起点到目标点的最佳路径。 - 局部路径规划则适用于动态环境,实时调整机器人的轨迹以应对突发情况。 #### 2. **经典路径规划算法及其特点** 多种算法被用于解决路径规划问题,具体如下: - A*算法:一种启发式搜索算法,能够快速找到两点间的最短路径,但在复杂环境下可能陷入局部最优解[^3]。 - 遗传算法:通过模拟生物进化过程优化路径,适合处理大规模多目标路径规划问题。 - 模拟退火算法:利用物理系统的退火原理避免陷入局部极值,常与其他算法结合使用以提升性能[^2]。 - 启发式搜索法:基于经验规则指导搜索方向,效率较高但适用范围有限。 - 粒子群算法与蚁群算法:分别模仿群体智能行为(如鸟群飞行或蚂蚁觅食),在求解复杂路径规划问题中有显著优势。 #### 3. **改进型路径规划算法** 为了适应实际应用场景的需求,研究人员开发了许多改进版路径规划算法。例如: - 结合A*算法与模拟退火算法的方法,能够在多目标点场景下有效降低总行驶距离。 - 基于纵横交叉优化的路径规划算法,通过对传统算法参数进行调优进一步提升了收敛速度和精度。 - 参考群居蜘蛛优化算法的设计思路,该类算法通过模拟自然界中动物的行为模式探索更优解决方案[^5]。 #### 4. **MATLAB实现案例分析** 以下是一个简单的A*算法实现示例,可用于二维平面内的路径规划任务[^4]: ```matlab function path = aStar(start, goal, gridMap) openList = []; closedList = []; % 初始化节点数据结构 startNode.costFromStart = 0; startNode.heuristicCostToGoal = heuristic(start, goal); startNode.totalCost = startNode.costFromStart + startNode.heuristicCostToGoal; enqueue(openList, startNode); while ~isempty(openList) currentNode = dequeueLowestCost(openList); if isequal(currentNode.position, goal) path = reconstructPath(closedList, currentNode); return; end neighbors = getNeighbors(gridMap, currentNode); for i = 1:length(neighbors) neighbor = neighbors(i); tentativeGScore = currentNode.costFromStart + distanceBetweenNodes(currentNode, neighbor); if (tentativeGScore < neighbor.costFromStart || ... ~isInClosedList(closedList, neighbor)) neighbor.cameFrom = currentNode; neighbor.costFromStart = tentativeGScore; neighbor.heuristicCostToGoal = heuristic(neighbor.position, goal); neighbor.totalCost = neighbor.costFromStart + neighbor.heuristicCostToGoal; if ~isInOpenList(openList, neighbor) enqueue(openList, neighbor); end end end addToList(closedList, currentNode); end error('No valid path found'); end ``` 此代码片段展示了基本框架,可根据需求扩展功能,比如加入更多约束条件或者采用其他启发函数替代曼哈顿距离作为代价估计依据。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值