二维路径规划优化算法

演示了二维快速探索随机树算法在路径规划中的应用。算法从一个初始点开始，随机生成并连接点，同时探索环境并向目标点移动。当算法收敛时，它将返回一条从初始点到目标点的路径。此方法适用于解决具有障碍物的复杂环境中的路径规划问题。

AStar算法是一种经典的二维路径规划方法，适用于各种复杂环境下的路径寻找问题。详细介绍了如何使用Matlab编写和运行AStar算法程序，帮助读者深入理解其在实际应用中的运作原理和优势。

【路径规划】此处提供基于灰狼算法优化的三维路径规划matlab源码，支持高效能路径优选。

根据矩阵C给出的密度分布生成从起始到终止节点之间的随机二维路径。腿部约束由邻接矩阵I定义。输入参数包括：起点索引start（其中start(i) = 1,...,R），R为节点数；终点索引finish（其中finish(i) = 1,...,R）；邻居索引I（D x R，其中D为腿的数目）；概率矩阵C（D x R x L，使得每列和为1，默认为统一的概率分布）；路径数K（默认为最短路径数量的100倍）；生成路径数V。

利用回溯法解决资源约束下的二维动态规划问题

这是一份标准的粒子群源程序，适合初学者学习，注释详细，有助于理解粒子群算法的原理。

MATLAB中的格子Boltzmann方法（LBM）代码，用于教学和优化目的。这些代码基于AAMohamad的经典教材，我已将其改进为更强大的C++版本的先驱。重要提示：默认情况下，Navier-Stokes版本的速度设定为1，适用于不可压缩流假设的解析。详细的C++版本可供验证。我探索了在Navier-Stokes代码中引入的功能，包括任意细化和多重细化级别（Chen等人，2005和2012），以及适用于任意形状壁边界的边界条件（Li，2011和Chen等人，1998）。与体积边界条件不同的是，MME（质量、动量和能量）确保了完美的守恒。我还实现了高数值稳定性的有效方法，通过粘度抵消（Zhang等人，2015和Cheng等人，2011），使得雷诺数稳定性的极限大幅提高。此外，多重弛豫时间（MRT）方法（Mohamad，2011和Zhang等人，2015）相比传统的单张弛豫时间（SRT）方法计算成本略高，但更为稳定。

这是一个Matlab小程序，展示了RRT*（RRT star）路径规划算法在三维状态空间中的应用。它简洁易懂，适合直接运行和学习。

本资源为MATLAB平台上的完整A星算法路径规划程序，适用于课程设计。直接运行astar.m文件即可获取最优路径，支持自定义地图绘制。