在一个10X10X10的三维空间，有一部分障碍物，从一端出发到另一端的最优路径。
规定在水平方向可以走斜线，在竖直方向只能走直线。
A*的启发式函数采用曼哈顿距离结合对角线距离。
规定在水平方向可以走斜线，在竖直方向只能走直线。
A*的启发式函数采用曼哈顿距离结合对角线距离。
2025/4/25 17:28:52
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用A*算法实现的N数码的演示程序，可以连续演示，单步演示，也可暂停，调节速度。
也可查看A*演示过程中的Open表与Close表，演示完成可生成最优路径。
具体实现见博客：https://blog.csdn.net/happyeveryday62/article/details/80286157
也可查看A*演示过程中的Open表与Close表，演示完成可生成最优路径。
具体实现见博客：https://blog.csdn.net/happyeveryday62/article/details/80286157
2025/4/23 17:20:36
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matla运行APROBOT脚本即可实现人工势场法的仿真。
使用vrep中的三轮小车，构建其运动的环境，包括转向角度，以及转向速度等。
本程序寻找的并不是最优路径，可适当改变转弯角度以及转弯速度进行优化。
其中astart,m是经典的人工势场法程序，非常好理解，potential.pdf是介绍该算法非常直观的一篇论文。
使用vrep中的三轮小车，构建其运动的环境，包括转向角度，以及转向速度等。
本程序寻找的并不是最优路径，可适当改变转弯角度以及转弯速度进行优化。
其中astart,m是经典的人工势场法程序，非常好理解，potential.pdf是介绍该算法非常直观的一篇论文。
2024/11/7 20:23:55
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基于遗传算法的机器人路径规划MATLAB源码算法的思路如下：取各障碍物顶点连线的中点为路径点，相互连接各路径点，将机器人移动的起点和终点限制在各路径点上，利用Dijkstra算法来求网络图的最短路径，找到从起点P1到终点Pn的最短路径，由于上述算法使用了连接线中点的条件，不是整个规划空间的最优路径，然后利用遗传算法对找到的最短路径各个路径点Pi (i=1,2,…n)调整，让各路径点在相应障碍物端点连线上滑动，利用Pi= Pi1+ti×(Pi2-Pi1)（ti∈[0,1] i=1,2,…n）即可确定相应的Pi，即为新的路径点，连接此路径点为最优路径。
2024/5/30 20:21:33
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m排n列的柱桩，每个柱桩上预先放好价值不一样的宝石。
现在有位杂技演员从第一排的第1号柱桩开始跳跃，每次都必须跳到下一排的柱桩上，且每次跳跃最多只能向左或向右移动一个桩子。
也就是说如果现在杂技演员站在第j号桩上，那么他可跳到下一排的第j号桩上，也可跳到下一排的第j-1(ifj＞1)或者j+1(ifj＜n)号桩上，并得到桩上的宝石。
计算出一条最佳的跳跃顺序，使杂技演员获得的宝石的总价值最大。
宝石价值和最优跳跃路径都保存在文件中。
现在有位杂技演员从第一排的第1号柱桩开始跳跃，每次都必须跳到下一排的柱桩上，且每次跳跃最多只能向左或向右移动一个桩子。
也就是说如果现在杂技演员站在第j号桩上，那么他可跳到下一排的第j号桩上，也可跳到下一排的第j-1(ifj＞1)或者j+1(ifj＜n)号桩上，并得到桩上的宝石。
计算出一条最佳的跳跃顺序，使杂技演员获得的宝石的总价值最大。
宝石价值和最优跳跃路径都保存在文件中。
2024/4/1 22:52:24
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实现了arcgisjsapi最优路径分析，包里有路径分析好的数据，按照推荐的网站发布成网络服务，修改下网页中加载的服务路径，最优路径分析功能就可以运行，里面有本人好的效果。
希望帮助到你
希望帮助到你
2023/12/22 15:29:03
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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