应用规划

路径规划算法是人工智能领域中的一大亮点。无论是自动驾驶，还是机器人导航，路径规划算法都起着至关重要的作用。你能看到各种各样的算法，像 A*、Dijkstra 等经典算法，都有它们自己独特的优势和适用场景。它们的核心思想是通过对路径进行优化或者根据特定策略来找出最优的路线。比如，你在做机器人避障时，用 A*算法动态障碍物，效果就挺不错的。你甚至可以将这些算法和深度学习结合，提升路径规划的智能化水平。嗯，不仅是理论上的应用，在实际操作中，你还可以根据需求灵活选择不同的算法。比方说，粒子群算法和蚁群算法在搜索路径时，能模仿自然现象，达到意想不到的效果。如果你对路径规划和人工智能的融合感兴趣，了解一下

动态规划初探及其应用案例.pdf

基于MATLAB的线性规划：算法与应用 本书深入探讨了多种线性规划算法和方法，并辅以计算演示，其中着重介绍了改进的单纯形法及其组成部分。对于每种算法，本书都提供了理论背景、数学公式、完整的数值示例以及相应的MATLAB代码实现。这些实现经过精心设计，即使面对大规模的基准线性规划问题，用户也能找到解决方案。 书中对每种算法都进行了基于基准问题的计算研究，分析了算法的计算行为。作为对现有特定算法文献的补充，这本书对于具备线性代数和微积分基础的研究人员、科学家、数学程序员和学生都非常有价值。 读者能够通过清晰的讲解理解和应用单纯形法的所有组成部分，包括预求解技术、缩放技术、数据透视规则、基更新方法以

搜索技术的进步，从有序的状态空间节点中寻找问题解决方案，涵盖了深度优先搜索和广度优先搜索策略，优化搜索成为高级枚举的重要手段。

考虑到约束条件值和技术系数的不确定性，灰色线性规划将约束条件中的技术系数表示为灰区间数，解决可取区间内的任意值，从而增加规划问题的可行解域，有效解决参数固定不变导致规划问题无解的难题。

这个演示展示了如何利用MathWorks的产品解决路径规划问题。主要目标是通过随机生成的风值矢量场寻找最佳路径，以达到最短时间路径的目的。实时脚本展示了如何设置时间无关和时间相关版本的优化问题。利用App设计工具创建的应用展示了如何以交互式方式执行这种分析。路径可以通过拖动鼠标来定义控制点，并实时更新路径的距离和时间参数。另一个实时脚本展示了如何使用MATLAB Coder为优化步骤生成C/C++代码，并将其运行时间与使用MATLAB代码的运行时间进行比较。Teja Muppirala在他的视频“Finding Optimal Path Using Optimization Toolbox”中

动态规划算法：深度解析与应用实例 动态规划，一种解决复杂问题的有效策略，通过将问题分解为相互关联的子问题，并存储子问题的解以避免重复计算，从而提高效率。其核心思想在于“记住求过的解”，适用于解决具有最优子结构和重叠子问题性质的问题。 算法流程： 定义状态: 明确问题的状态空间，每个状态对应一个子问题的解。 确定状态转移方程: 建立状态之间的联系，描述如何通过已知状态推导出未知状态。 设置初始状态: 确定基础情况，作为递归的终止条件。 状态转移与求解: 根据状态转移方程，逐步递推，最终求得目标状态的解。 应用案例： 1. 爬楼梯问题 假设你正在爬楼梯，每次你可以爬 1 或 2 个台阶。有多

Matlab 的自动泊车路线规划仿真，还挺值得一试的。里面用到了**遗传算法**、**模糊控制**这些常见又实用的路径规划方法，比较细，代码也不复杂。 自动泊车技术的路线仿真是这份资源的重点，平行泊车和垂直泊车都有涉及。你可以根据车型和车位参数，直接在 Matlab 里跑路径规划，不用一点点调参试错，效率高多了。 哦对，文中还有不少Matlab代码片段，比如设置车辆坐标、路径曲线模拟那些，直接拿来调一调就能跑。像车长车宽这种参数设置也比较灵活。 还提到一些实际项目里要注意的点——比如停车位的大小、周围障碍物啥的，挺贴合工程场景。对搞自动驾驶或者智能交通这块的同学来说，还挺有启发。 另外顺手推荐

MATLAB 的路径规划项目里，A*算法是个挺常用的老朋友。这份叫MATLAB A 星算法.zip的资源，代码不花哨但实用，逻辑清晰，适合新手上路，也方便老手魔改。压缩包里是一个用MATLAB实现的 A*路径搜索例子，支持地图建模、起点终点设置、开放关闭列表维护这些标准流程。pdist2、find这些函数都用上了，节省不少体力活。你只需要用二维数组定义个小地图，0 通行，1 障碍，设好起点终点，剩下的就交给算法自动跑路径了。中间还用了曼哈顿距离来算启发值，简单好调。要是你熟一点了，也可以换成欧几里得试试，效果会有些不一样。整套逻辑就是个“边走边估”的过程，既看眼下的代价，也想后面的路要怎么走，

本书深入探讨了容量规划的原理与实践，为优化系统性能和满足业务需求提供了宝贵的指导。