5.4实验结果与讨论为验证本文算法的有效性，在模拟越野环境中完成路径规划，并通过仿真对比实验验证了本文改进算法的可行性和综合性能的优越性。

引言近年来，随着智能时代的到来，路径规划技术飞快发展，已经形成了一套较为成熟的理论体系。

子节点优化选择策略(1)子节点选择方式为了找到从起始点到终点的路径，需定义一种可以选择后续节点的方式。在A*算法中两种常见的方法为4-邻接(见图5-7(a)和8-邻接(见图5-7(b)),但考虑到在复杂越野环境上，我们希望智能车辆允许更多的自由运动来更好规避危险，因此本文选择16-邻接(见图5-7(c))。如图5-8所示，4-邻接规划的路径具有很多的直角拐点且路径最长，其次是8-邻接规划的路径，而

一、五种算法（SWO、COA、LSO、GRO、LO）简介1、蜘蛛蜂优化算法SWO蜘蛛蜂优化算法（Spiderwaspoptimizer，SWO）由MohamedAbdel-Basset等人于2023年提出，该算法模型雌性蜘蛛蜂的狩猎、筑巢和交配行为，具有搜索速度快，求解精度高的优势。VRPTW（MATLAB）：蜘蛛蜂优化算法SWO求解带时间窗的车辆路径问题VRPTW（提供参考文献及MATLAB代码

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一、五种算法（LSO、SWO、KOA、GRO、LO）简介1、小龙虾优化算法COA小龙虾优化算法（Crayfshoptimizationalgorithm，COA）由JiaHeming等人于2023年提出，该算法模拟小龙虾的避暑、竞争和觅食行为，具有搜索速度快，搜索能力强，能够有效平衡全局搜索和局部搜索的能力。多目标优化算法：基于非支配排序的小龙虾优化算法（NSCOA）MATLAB_IT猿手的博客-

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⛄一、VRP简介1VRP基本原理车辆路径规划问题(VehicleRoutingProblem，VRP)是运筹学里重要的研究问题之一。

⛄一、VRP简介车辆路径问题（VRP）最早是由Dantzig和Ramser于1959年首次提出，它是指一定数量的客户，各自有不同数量的货物需求，配送中心向客户提供货物，由一个车队负责分送货物，组织适当的行车路线，目标是使得客户的需求得到满足，并能在一定的约束下，达到诸如路程最短、成本最小、耗费时间最少等目的。2.1带有容量约束的车辆路径问题(CVRP)

⛄一、VRP简介1VRP基本原理车辆路径规划问题(VehicleRoutingProblem，VRP)是运筹学里重要的研究问题之一。

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python语言，实现经典模拟退火算法（SA）对多车场（Multi-depot）、异构固定车辆（heterogeneousfixedfleet）、带有服务时间窗（timewindow）等限制约束的车辆路径规划问题

基于python语言，实现经典遗传算法（GA）对多车场（Multi-depot）、异构固定车辆（heterogeneousfixedfleet）、带有服务时间窗（timewindow）等限制约束的车辆路径规划问题

多无人机维路径规划：基于模拟退火算法和粒子群算法的优化（附带Matlab源码）引言：无人机在各种领域中得到了广泛应用，如物流、搜索与救援、监测等。

多机器人栅格路径规划与避障的A*算法实现（Matlab源码）概述：多机器人栅格路径规划与避障是一个重要的问题，它涉及到在给定的栅格地图上，同时规划多个机器人的路径，并避免碰撞和障碍物。

基于双向A*算法的动态路径规划及其MATLAB代码实现双向A算法是一种高效的路径规划算法，它通过同时从起点和终点开始搜索，以期缩短搜索时间。

基于MATLAB的球面矢量粒子群算法无人机路径规划路径规划是无人机应用中的重要任务之一，它涉及到在给定的环境中找到最优的路径，以实现特定的任务目标。

基于MATLAB的混合A*算法实现停车场停车路径规划在现代城市生活中，停车成为了一项具有挑战性的任务。为了解决停车问题并提高停车效率，路径规划算法被广泛应用。

基于蚁群算法的栅格地图路径规划与避障（附带MATLAB代码）蚁群算法（AntColonyOptimization，ACO）是一种模拟蚂蚁觅食行为的启发式优化算法。

MATLAB实现基于静电放电算法的栅格地图机器人最短路径规划静电放电算法是一种启发式搜索算法，可用于解决路径规划问题。在本文中，我们将使用MATLAB实现基于静电放电算法的栅格地图机器人最短路径规划。

本文是一个简单易懂的多智能体路径规划的综述性质短文OverviewofMulti-AgentPathFinding(MAPF)WolfgangHönig,∗JiaoyangLi,SvenKoenig—UniversityofSouthernCaliforniaModelAI2020Assignments

操作环境：MATLAB2022a1、算法描述白鲸优化算法（BWO）白鲸优化算法是受到白鲸捕食和迁徙行为启发的一种算法。其主要特点和步骤包括：1.搜索食物（全局搜索）：算法模仿白鲸寻找食物的行为。在这一阶段，白鲸会随机搜索食物源（即全局搜索解空间），并根据其他同类的位置信息更新自己的位置。2.追踪猎物（局部搜索）：一旦白鲸发现猎物（即找到潜在的优化解），它会开始局部搜索，模拟白鲸在水下追逐猎物的行为

高德地图api封装成公共方法用于项目中目前封装的方法有定位点标记比例尺插件信息窗体经纬度附近搜索关键字搜索交通路径规划（经纬度或地点名）步行路径规划（经纬度或地点名）经纬度获取地址入参建议改成对象形式，

概述：路径规划是机器人领域中一个重要而复杂的问题。当涉及到多个机器人的路径规划时，问题变得更加困难。

基于动态权衡的启发式A*算法实现机器人栅格地图路径规划路径规划是机器人领域中的一个重要问题，它涉及到如何让机器人在给定的地图上找到一条最优路径以达到目标位置。

灰狼算法路径规划及避障灰狼算法是一种基于自然界中狼群行为的优化算法，能够有效地求解复杂的优化问题。在路径规划问题中，灰狼算法可以用于寻找最短路径，并避免障碍物的干扰。

可视化自动驾驶车辆路径规划和移动机器人中使用的众多不同的本地规划器算法。该应用程序提供可定制的参数，以更好地了解每种算法的内部工作原理并探索它们的优点和缺点。

MotionPlan之搜索算法笔记MotionPlan之基于采样的路径规划算法笔记为什么要动力学规划：前面几章介绍的路径规划，我们只是认为机器人是质点，这节课要说的就是，如何在考虑机器人的运动学模型下再去找一个安全可行的路径

MotionPlan之搜索算法笔记MotionPlan之基于采样的路径规划算法笔记MotionPlan之带动力学约束路径搜索什么是基于优化的轨迹生成Optimization-BasedTrajectoryPlanning

摘要：覆盖路径规划包括找到覆盖某个目标区域的每个点的路线。近年来，无人机已被应用于涉及地形覆盖的多个应用领域，如监视、智能农业、摄影测量、灾害管理、民事安全和野火跟踪等。

一、无人机模型简介：单个无人机三维路径规划问题及其建模_IT猿手的博客-CSDN博客参考文献：[1]胡观凯,钟建华,李永正,黎万洪.基于IPSO-GA算法的无人机三维路径规划[J].现代电子技术,2023,46

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代码实现：//通过geojson对象来管理覆盖物，显示点geojson.addOverlay(marker)//保存数据（将geojson对象转换成标准的GeoJSON格式对象）saveData(geojson.toGeoJSON())})//从localstroage中读取数据functiongetData(){if(!localStorage.getItem('geojson')){local

贝塞尔曲线有着很多特殊的性质,在图形设计和路径规划中应用都非常广泛。贝塞尔曲线完全由其控制点决定其形状,ｎ个控制点对应着ｎ－１阶的贝塞尔曲线，并且可以通过递归的方式来绘制。

基于NSGA算法解决地形路径规划问题（MATLAB代码）地形路径规划是一个重要的问题，涉及到在具有复杂地形的环境中找到一条最佳路径。

多机器人协同编队的避障路径规划实现（基于一致性算法和人工势场算法的Matlab代码）在多机器人系统中，协同编队的避障路径规划是一个重要的问题。

基于MATLAB的粒子群算法优化无人机路径规划无人机已经广泛应用于各种领域，如航空摄影、农业、物流等。在无人机的运行过程中，路径规划是一个重要的问题，影响着无人机的飞行效率和任务完成能力。

基于粒子群算法的机器人栅格地图路径规划路径规划是机器人导航和自主移动的重要任务之一。在栅格地图中，机器人需要找到一条最优路径以避开障碍物并到达目标位置。

A*算法较之传统的路径规划算法,实时性更高、灵活性更强,寻路结果更加接近人工选择的路径结果.A*寻路算法并不是找到最优路

转载请注明出处，谢谢理论基础前面学习的全局路径规划方法，Dijkstra、Best-First-Search、A*算法都属于状态采样（StateSampling）方法，而DWA局部路径规划则属于典型的动作采样

A*算法研究参考A*寻路算法详解#A星#启发式搜索路径规划之A*算法最短路搜索-从Dijkstra到Best-First再到A-Star路径规划算法学习笔记（一）：A*算法A*算法寻路（C++代码实现）

AnImprovedAntColonyOptimizationAlgorithmforMulti-AgentPathPlanning（用于多智能体路径规划的改进型蚁群优化算法）文章目录AnImprovedAntColonyOptimizationAlgorithmforMulti-AgentPathPlanning

介绍路径规划在机器人领域中起着关键作用，它确定了机器人在给定环境中的最优路径。本文将介绍一种基于水母优化的机器人路径规划算法，并提供相应的MATLAB代码实现。

基于D星算法的栅格地图机器人路径规划（MATLAB源码）路径规划是机器人领域中的一个重要问题，它涉及到在给定的环境中找到一条最优或者近似最优的路径，使得机器人能够从起始点到达目标点。

一、无人机模型简介：单个无人机三维路径规划问题及其建模_IT猿手的博客-CSDN博客参考文献：[1]胡观凯,钟建华,李永正,黎万洪.基于IPSO-GA算法的无人机三维路径规划[J].现代电子技术,2023,46