使用蚁群算法进行智能避障，并且不断比较出路程，然后寻找出最短路径。
此代码有所优化。
使用蚁群算法进行智能避障，并且不断比较出路程，然后寻找出最短路径。
此代码有所优化。

在已知AGV运行的地图(可手动输入)和AGV运行速度的情况下实现单台AGV路径规划的最短路径算法，并动态显示AGV的运行。
同时给出了两个地点两台AGV的自动分配最短路径规划的算法并动态显示。

本产品运用[高德开发平台](https://lbs.amap.com/)中的[路径规划服务](https://lbs.amap.com/api/webservice/guide/api/direction)进行优化通过python搭建在[pythonanywhere](https://www.pythonanywhere.com/)上的网站为广大在异乡大学生提供最好的出行导航服务

OptimalTrajectoryGenerationforDynamicStreetScenariosinaFrenetFrame，该文章讲了FRNEET框架下动态街道场景的最优轨迹生成的方法，用于表示车辆与地图的相对位置。
百度Apollo开源项目中应用到了此种方法用于路径规划。

用MATLAB实现，基于栅格地图的Dijkstra算法路径规划。

人工势场法路径规划仿真，直接能用，课设做的，参考文献标出

这是《基于模糊控制的路径规划算法的实现》论文的程序，里面包括PPT讲解，开发平台为VC6.0，使用语言为C语言，有兴趣可以下载。

1基于遗传算法的TSP算法（王辉）2基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法（史峰）3基于遗传算法的BP神经网络优化算法（王辉）4设菲尔德大学的MATLAB遗传算法工具箱（王辉）5基于遗传算法的LQR控制优化算法（胡斐）6遗传算法工具箱详解及应用（胡斐）7多种群遗传算法的函数优化算法（王辉）8基于量子遗传算法的函数寻优算法（王辉）9多目标Pareto最优解搜索算法（胡斐）10基于多目标Pareto的二维背包搜索算法（史峰）11基于免疫算法的柔性车间调度算法（史峰）12基于免疫算法的运输中心规划算法（史峰）13基于粒子群算法的函数寻优算法（史峰）14基于粒子群算法的PID控制优化算法（史峰）15基于混合粒子群算法的TSP寻优算法（史峰）16基于动态粒子群算法的动态环境寻优算法（史峰）17粒子群算法工具箱（史峰）18基于鱼群算法的函数寻优算法（王辉）19基于模拟退火算法的TSP算法（王辉）20基于遗传模拟退火算法的聚类算法（王辉）21基于模拟退火算法的HEV能量管理策略参数优化（胡斐）22蚁群算法的优化计算——旅行商问题（TSP）优化（郁磊）23基于蚁群算法的二维路径规划算法（史峰）24基于蚁群算法的三维路径规划算法（史峰）25有导师学习神经网络的回归拟合——基于近红外光谱的汽油辛烷值预测（郁磊）26有导师学习神经网络的分类——鸢尾花种类识别（郁磊）27无导师学习神经网络的分类——矿井突水水源判别（郁磊）28支持向量机的分类——基于乳腺组织电阻抗特性的乳腺癌诊断（郁磊）29支持向量机的回归拟合——混凝土抗压强度预测（郁磊）30极限学习机的回归拟合及分类——对比实验研究（郁磊）

A*算法用于动态路径规划，实现功能：静态复杂环境下路径规划；
简单地对地图分析并做出处理决策；
动态环境下路径规划

PSO比较有潜力的应用包括系统设计、多目标优化、分类、模式识别、调度、信号处理、决策、机器人应用等。
其中具体应用实例有：模糊控制器设计、车间作业调度、机器人实时路径规划、自动目标检测、时频分析等。

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。