路径规划算法对比

1 Dijkstra - 静态最短路计算，O(N^2)

所求的是单源最短路，好比说你写好了Dijkstra的函数，那么只要输入点a的编号，就可算出图上每个点到这个点的距离。

算法思路和代码：

https://www.cnblogs.com/jason2003/p/7222182.html

https://www.cnblogs.com/wymlnn/p/4446838.html

https://www.jianshu.com/p/b1798f2ec2b7

引入堆优化，复杂度可以降到O((n+m)logn)，就是用堆每次弹出最小值来代替每轮要进行的最短边的查找

论文参考：

http://www.joca.cn/CN/abstract/abstract18516.shtml

http://www.ewenku.net/docs/d5c67f359aaebd

Bellman-ford  用于解决负权边。

2  A*（A Star）算法  静态最短路计算 O(n^2*logn)

通过这个函数计算每个节点的优先级。计算的节点数量比Dijkstra少得多，效率很高，且能得到最优解。

算法思路：

https://blog.csdn.net/chinaliping/article/details/8525411

论文参考：A*和蚁群

https://www.ixueshu.com/document/719c6828100bc09b318947a18e7f9386.html

3 D* 算法 动态最短路计算。主要用于机器人的壁障

论文参考：D* +SVM

http://kns.cnki.net/KXReader/Detail?TIMESTAMP=636880156076635000&DBCODE=CJFD&TABLEName=CJFDLAST2017&FileName=JSSG201709013&RESULT=1&SIGN=IWH%2bh1LJ6X9KdpXEfs0e%2fsmpYJA%3d&UID=WEEvREcwSlJHSldRa1FhdXNXaEd1OFFsellUdURxRlJCUU5DT1JkMXBHMD0=$9A4hF_YAuvQ5obgVAqNKPCYcEjKensW4IQMovwHtwkF4VYPoHbKxJw!!&filetitle=基于SVM的受约束D_算法在无人车寻路中的应用_刘晓涛

4 遗传算法

考虑了重叠路段

http://kns.cnki.net/KXReader/Detail?TIMESTAMP=636880163603197500&DBCODE=CJFD&TABLEName=CJFDLAST2015&FileName=ZGZC201502022&RESULT=1&SIGN=3xNVU3eys03glv9Y0T3HCn1SrC8%3d&UID=WEEvREcwSlJHSldRa1FhdXNXaEd1OFFsellUdURxRlJCUU5DT1JkMXBHMD0=$9A4hF_YAuvQ5obgVAqNKPCYcEjKensW4IQMovwHtwkF4VYPoHbKxJw!!&filetitle=考虑多人相互影响的舰船通道最短路径规划_刘满霞