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遗传算法路径规划及仿真
☆56Updated 6 years ago
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- 一个遗传算法实现，用于对一组GPS数据点进行线路规划，规划依据为线路路径最短。☆21Updated 2 years ago
- 路径规划强化学习☆60Updated 5 years ago
- 路径规划算法☆197Updated 7 years ago
- 设置不同的栅格地图，采用TSP问题的求解思路，应用多种算法实现单个机器人在有障碍和无障碍情况下的全覆盖路径规划： 动态规划、分支限界、蚁群算法、模拟退火以及简单的弓字型遍历。还实现了MTSP，即多旅行商问题。☆82Updated 4 years ago
- 强化学习相关知识的学习，Ｑ学习和SARSA以及后面的DQN，有用到路径规划方面的，也有实际小迷宫的案例☆38Updated 7 years ago
- 路径 规划算法，A*，A-star启发搜索，Hybrid-A*，混合A*算法，Dijkstra迪杰斯特拉算法，GBFS贪婪最佳优先搜索算法，DFS深度优先搜索，BFS广度优先搜索算法等，车辆路径规划算法，小黑子路径规划☆412Updated 2 years ago
- 本代码的实现包括两个部分： 第一部分： 基于人工势场法的机器人路径规划：随机生成12-15个障碍物，每个障碍物随机占据6-20个栅格，利用该人工势场法编程实现机器人从左下到右上的路径规划。 同时在代码中已实现动态展示的效果。 第二部分： …☆171Updated 5 years ago
- In the context of multiple AGVs in warehouses, path planning and two-vehicle avoidance are realized based on the Dijkstra algorithm. | 仓…☆162Updated last year
- 本项目分别实现了遗传算法（GA）和模拟退火算法（SA）解决多旅行商问题（MTSP）。☆67Updated 5 years ago
- 一个疫情背景下应急物资配送算法：用改进后的多目标粒子群优化（MOPSO）算法解决带有风险矩阵的多辆车配送旅行商问题（TSP）☆87Updated 8 months ago
- 三维航迹规划 -Matlab☆12Updated 6 years ago
- 群体智能大作业：基于仿生群智算法的无人机任务分配 (多旅行商问题的求解)☆84Updated 3 years ago
- 多AGV路径规划算法研究☆13Updated 6 years ago
- 牛逼的A*算法,最好的寻路算法☆12Updated 5 years ago
- 基于蒙特卡洛树搜索算法实现多机器人区域覆盖路径规划，并将覆盖结果可视化☆13Updated 3 years ago
- learning the weight of each paras in DWA(Dynamic Window Approach) by using DQN(Deep Q-Learning)☆85Updated 7 years ago
- 路径规划、 轨迹优化算法☆31Updated 3 years ago
- use some algorithm to solve the Route Planning. Including Genetic Algorithm(GA),Particle Swarm Optimization(PSO),ant colony optimization(…☆151Updated 5 years ago
- 该项目基于matlab的GUI编写了单机器人的多任务路径规划系统，模拟WMS仓库系统通过TCP通信发送给机器人系统，机器人系统进行任务分配和路径规划☆49Updated 6 years ago
- Path finding, task scheduling for multiple agv robot☆20Updated 3 years ago
- 多目标旅行商问题的演化算法优化，使用NSGA-II与SPEA2，开箱即用☆12Updated 2 years ago
- It is designed for a project in moblie robot course of SJTU☆12Updated 6 years ago
- 无人车路径规划算法demo☆480Updated 7 years ago
- 使用AFO算法以及其他GA和PSO算法求解不确定多式联运路径优化问题。同时和MATLAB自带的全局优化搜索器进行对比。The AFO algorithm and other GA and PSO algorithms are used to solve the uncert…☆35Updated last year
- 本项目重点完成了合同网模型的改进，并将其应用于飞行器任务的实时分配。飞行器中段飞行时间长，弹道固定，容易成为防御系统拦截重点。利用深度强化学习算法结合动态窗口局部路径规划法完成深度强化学习模型设计、飞行器突防航迹推演等关键技术研究。主要技术：CNP、DQN。☆21Updated 3 years ago
- 物流运输车辆调度☆36Updated 7 years ago
- Implementation of particle swarm optimization (PSO) for path planning when the environment is known.☆118Updated 4 years ago
- 基于定向A*算法的多无人机航迹规划分步策略☆11Updated 7 years ago
- [ZJU Robotics Project] DWA and Astar algorithms for wheeled-robot path planning☆127Updated 2 years ago
- 采用模拟退火策略优化的免疫算法 解决无人机协同分配问题☆23Updated 2 years ago