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改进A*算法做全局路径规划，融合动态窗口算法DWA做局部路径规划既可规避动态障碍物，又可与障碍物保持一定距离。地图可更改，可自行设置多种尺寸地图进行对比，包含单个算法的仿真结果及角速度线速度姿态位角的变化曲线，仿真图片丰富。算法经过创新改进（配有说明），两套代码就是一篇论文完整的实验逻辑，拿来直接使用，省心！基于改进A*算法融合DWA算法的机器人路径规划MATLAB仿真程序（含注释）改进A*算法融
简单介绍数模注意点；针对2019年C题数模优秀论文分析思路进行简单总结；数模论文C044模型学习笔记
文章目录前言一、题目描述二、计算过程1.策略评估2.策略提升3.最优策略前言这是一道2020-2021国科大高级人工智能期末考试的一道格子题一、题目描述每一个格子等概率向着4个方向移动，每次移动一步，收益为 -1 ，移动到出口结束游戏。若当前移动会导致出界，则移动后位置不变：黄色是出口。二、计算过程1.策略评估利用动态规划的方法求当前策略下每个格子估值2.策略提升根据每个格子的估值求对应的贪心策略
若由本篇博文增加关注，就解封本篇博文的VIP权限哈，记得在下方留言哈本周我基本完成了DP-TBD的算法编程。本篇文章将详细阐述编程的过程。首先进行径向与切向的分辨单元的初始化，对于值函数的初始化，以及定义状态和状态转移。X=zeros(ss,K); %状态I=zeros(K); %各帧状态对应的值函数S=zeros(K); %存储各帧之间的状态转移关系Nx=100;%径向距...
1、查看动态曲线的链接；https://www.jasondavies.com/animated-bezier/2、公式与原理；一阶曲线：一阶曲线Px的坐标容易计算，其中t=PoPx/PoP1,用表示Px点坐标：二阶曲线：①在AB上任选一个点 D。计算该点到线段起点的距离 AD，与该线段总长 AB 的比例t。②从BC上找出对应的点 E，使得 AD:AB=BE:BC=t。下面进行公式推导：P‘0 对
写在前面在机器学习的研究过程中，会碰到一些同时出现minmax的数学公式（我是在GAN中碰到的）。最初不太明白什么意思，后面弄懂了，因此记录一下。举例maxxminysin(x+y)\underset{x}{max}\underset{y}{min} sin(x+y)xmaxyminsin(x+y)例如，我们该如何理解上面的公式呢。我们应该这样理解。我们先固定x，例如x为0.5，这时为了让si
任务描述本关任务：通过一个简单实例讲解并自己动手编写一个Java应用程序，全面复习Java面向对象知识。相关知识为了完成本关任务，我们通过一个实例来一步一步总结归纳Java面向对象的知识。package test;/*知识点目录1，Java继承1.1 继承的概念1.2 继承的特性1.3 继承关键字1.4 构造器2，Java重写（Override）与重载（Overload）2.1 重写（Overri
dijkstra 为什么不能解决解决负权边最短路问题加入每条边去松弛每个点到起点的距离dist[b] = min(dist[b], backup[a] + w);为什么需要back[a]数组避免一次更新了多条边把下一次迭代的事情提前做了为了避免如下的串联情况， 在边数限制为一条的情况下，节点3的距离应该是3，但是由于串联情况，利用本轮更新的节点2更新了节点3的距离，所以现在节点3的距离是2。正确做
Bellman-Ford算法核心代码只有四行for( k=1;k<=n-1;k++){for( i=1;i<=m;i++){if(dis[v[i]>dis[u[i]]+w[i]]){dis[v[i]]=dis[u[i]+w[i]];}}}外循环循环n-1次（n为顶点个数），内循环循环m次（m是边的个数），也即是枚举每一条边，dis数组和Dijkstra算法一样，用来记录源点到其余
超详细的最短路算法介绍与例题
中秋节，公司分月饼，m个员工，买了n个月饼，m<=n，每个员工至少分1个月饼，但可以分多个，单人份到最多月饼的个数为Max1，单人分到第二多月饼的个数是Max2，Max1-Max2<=3,。同理，单人分到第n-1多月饼的个数是Max(n-1)，单人分到第n多月饼的个数是Max(n)，Max(n-1)-Max(n)<=3。请问有多少种分月饼的方法？输入描述：第一行输入m n，表示m
参考：蘑菇书-《EasyRL》方程贝尔曼方程表示了当前状态与未来状态的迭代关系，也称为动态规划方程，公式如下：参数解释：s′：未来的所有状态；s：当前状态；R(s)：当前状态所获得的奖励；γ：折扣因子，用来折扣未来的奖励；V(s′)：未来某一状态的价值；p：从当前状态到未来某一状态的概率。解法可以把贝尔曼方程写成矩阵的形式，通过矩阵运算求解，但状态很多的话很难求解，只适用于很小量的马尔可夫奖励过程
JS区分浏览器页面是刷新还是关闭_javascript技巧简介在web开发中我们经常各种各样的需求。今天小编给大家介绍JS区分浏览器页面是刷新还是关闭标签页，非常实用，感兴趣的童鞋参考下吧Web开发者在系统开发中经常要面对产品经理各式各样的需求，当然，大部分对产品体验还是有帮助的，例如我们今天提到的刷新页面，前进后退，关闭浏览器标签时，为了避免用户误操作，需给出二次确认提示框，这个相信大家都非常熟
导入最短路径问题是指在一幅带权图中，找出连接两个顶点之间的所有路径中，边权和最短的那一条。如下图就是一幅带权图，边上的数字就代表该边的权值。解决最短路径问题有多种不同的算法，本文将对它们的基本思想与优化操作一一进行介绍。.........
本文属于「征服LeetCode」系列文章之一，这一系列正式开始于2021/08/12。由于LeetCode上部分题目有锁，本系列将至少持续到刷完所有无锁题之日为止；由于LeetCode还在不断地创建新题，本系列的终止日期可能是永远。在这一系列刷题文章中，我不仅会讲解多种解题思路及其优化，还会用多种编程语言实现题解，涉及到通用解法时更将归纳总结出相应的算法模板。。
leetcode 152.乘积最大子数组（maximum product subarray）C语言1.description2.solution1.descriptionhttps://leetcode-cn.com/problems/maximum-product-subarray/description/给你一个整数数组 nums ，请你找出数组中乘积最大的连续子数组（该子数组中至少包含一个数
在array转换成matrix的时候报错如下：查了半天才发现原来是因为里面有一个元素的类型是float而不是float64前面加一行h_short = np.float64(h_short)就好了擦在有的电脑上面float转cvxopt.matrix不会有问题，有的电脑上面会报这样的错...
CF1913D. Array Collapse [dp+单调栈+前缀和]
2020年7月25日分割数组的最大值splitArrayclass Solution {public int splitArray(int[] nums, int m) {}}解题思路：首先，这道题是指分割连续的数组，而不是取出数组中的值来组成新的数组。如果是用元素来组成，那么这案例的答案应该就是[7,8][10,5,2] 最小和17思路1暴力递归：数组nums需要切割成4组。遍历前1个字符单独切
雀食是DP好题，DP玄学优化呜呜。题目链接：codeforces 1188C题目思路：美丽值与顺序无关，故对数组排序，子序列的美丽值就是所有相邻数的差值的最小值。设美丽值为 xxx 的子序列个数为 cnt[x]，那么美丽值为1的子序列个数为 cnt[1]，它对答案的贡献为 cnt[1]*1，相似的，美丽值为2的子序列对答案的贡献为 cnt[2]*2，差值的最大值为 10510^5105，故最后的答
初始设f[0]=1f[0]=1f[0]=1，对于每个a[i]a[i]a[i]，有如下转移式f[j]=f[j−a[i]]f[j]=f[j-a[i]]f[j]=f[j−a[i]]这样我们就得出了一个O(NK)O(NK)O(NK)的DP如果转换为数学形式，令f(i,j)表示只拿前j个物品时的函数值，那么就有f(i,j)=∑i=0⌊iaj⌋f(i−aj,j−1)f(i,j)=\sum_{i=0}^{\lf
文章目录梯度下降法（Optimization Using Gradient Descent）在本节中，主要讨论连续优化的两个主要分支：约束优化（constrained optimization）、无约束优化（unconstrained optimization）。在求解一个线性方程的最优问题的时候，可以对方程进行求导，让后让求导得到的式子赋值为0，接触的结果就是驻点（Stationary poin
等粉丝数突破30，我将解封本系列的VIP权限哈！本篇文章将开始进行DP-TBD。首先你需要了解什么是DP即动态规划，而不是急于去找什么是DP-TBD。动态规划是一种最优化的思想，DP-TBD是在这种思想上发展起来的。为了能够深入了解什么是动态规划，你首先必须要掌握以下三点：Viterbi（维特比）算法多阶段决策HMM这三点你必须要好好百度一下看看相关知识，这对于下面了解动态规划很重要...
目标规划的模型大家会建立了吗？接下来就跟着小编一起，学习目标规划模型的求解方法吧。
Gray码是一个长度为2^n的序列，序列中无相同元素，且每个元素都是长度为n位的二进制位串，相邻元素恰好只有1位不同。例如长度为2^3的格雷码为（000,001,011,010,110,111,101,100），设计分治算法对任意的n值构造相应的格雷码。
Astart算法详解1. Astart算法原理 1.1. Astart算法路径搜索原理 1.2. 栅格网络的Astart算法2. Astart程序实现 Java1. Astart算法原理 1.1. Astart算法路径搜索原理 Dijkstra算法已经是非常经典的求解最短路径的动态规划算法，其可在解空间的可行域内求解出唯一确定最短路径。但Dijkstra算法需要遍历解空间内所有的点，这在解空间节
AirSim学习日志 10-避障算法调研
动态规划问题，下降路径最小和（dp初始化问题，状态压缩），单词拆分（回溯法+剪枝+记忆化），substr函数
1. 应用场景列生成算法是不断添加求解变量的算法，可参考论文。列生成算法常常用于如下的场景：使用set-covering构建的模型，变量非常多，约束相对较少。具体来说，场景如下：有nnn个0-1变量z1...znz1...znz_1...z_n，每个ziziz_i带着很多中间变量xi,jxi,jx_{i,j}用来进行约束，这是个变量很多，约束也很多的模型。我们首先使用set-coverin...
1.背景介绍动态规划(Dynamic Programming, DP)和机器学习(Machine Learning, ML)都是计算机科学领域的重要方法，它们在许多应用中发挥着重要作用。动态规划是一种解决最优化问题的方法，通常用于求解具有重叠子问题的问题。机器学习则是一种利用数据来训练模型的方法，通常用于预测、分类和聚类等任务。随着数据规模的增加和计算能力的提高，动态规划和机器学习的应用范...
本篇文章主要跟大家介绍JDK容器ArrayQueue内部的实现原理以及他的源代码，各种操作直接用图描述，清晰明了！
这篇文章的内容主要讲述了三个方面：一、 DY 共轭梯度法在标准 Wolfe 线搜索下的全局收敛性。二、DY共轭梯度法在强 Wolfe 线搜索下具有充分下降性并且全局收敛性。三、DY 共轭梯度法在一致凸函数加以某些条件具有充分下降性。...
在前面的章节中，我们研究了经典DP算法的理论基础和它们的高级变化。尽管这些算法具有良好的理论特性，但在许多实际应用中，这些算法仍然是低效的，甚至是不切实际的。这种现象主要是由于维数的诅咒，它在存储或计算方面都会造成潜在的高负担。SDM的一个具有挑战性的应用是边缘计算，其中计算和数据存储被推到数据源上。显然，对于任何经典的DP算法来说，边缘的计算能力和存储容量都是非常有限的。更具体地说，本节重点讨论
动态规划）是程序设计算法中非常重要的内容，能够高效解决一些经典问题，例如背包问题和最短路径规划。动态规划的基本思想是将待求解问题分解成若干个子问题，先求解子问题，然后从这些子问题的解得到目标问题的解。最优子结构：最优解可以被分解为子问题。最优性原理适用：重叠子问题：子问题经常重复出现。解决方案可以被缓存和重复使用。马尔可夫决策过程符合这两个属性。贝尔曼方程提供了递归分解。价值函数存储和重用解决方案
本文针对空气源热泵供暖的温度预测问题，提出了从初级到高级的多种解决思路。问题1涉及室内温度波动规律、热泵能耗与温差的定量关系及影响因素分析，建议使用描述性统计、相关性分析和回归模型等方法。问题2关注建筑热力学模型的建立与参数辨识，推荐使用RC网络模型和灰箱模型。问题3要求基于历史数据预测未来室内温度，建议采用ARIMA、LSTM等时间序列模型。问题4则涉及恒温与分时控温策略的设计，提出使用PID控
这里基于一篇论文分享一种强化学习的建模过程，它是将通信当中的资源分配问题建立成强化学习方法，首先大概读一遍这个题目，叫“基于多智能体强化学习的无人机网络资源分配”，这里的network是通信网络不是神经网络，资源分配是指通信网络中，频谱资源、信道、带宽、天线功率等等是有限的，怎么管理这些资源来保证能够通信的同时优化整个网络吞吐量、功耗，这个就是网络资源分配。这里多智能体就是涉及博弈论的思想。主要内
SORT:SIMPLE ONLINE AND REALTIME TRACKINGICIP 20160.背景知识之前的MOT（多人跟踪问题）大多是采用先检查后跟踪的框架，即利用目标检测网络，比如YOLO、FasterRCNN对视频中的每一帧进行检测得到目标检测框，接下来的任务便是如何将帧与帧之间的检测框对应起来。这类算法无法兼顾速度与准确率，本文就是针对其进行了改进。SORT最主要的思想在于对检测出
TinyTroupe 通过大型语言模型来模拟具有特定个性、兴趣和目标的人物代理。这些代理可以在被称为“TinyWorld”的模拟环境中进行交互，模拟现实行为以增强想象力和获取商业洞察。TinyTroupe 特别适用于广告评估、软件测试、数据生成以及项目和产品管理等应用，通过模拟特定人群的反应来优化决策和创意过程。
常用有排队打分法、体操积分法、专家评分法、相对比较法、连环比率法，依次解释。一、排队打分法将指标体系中各指标的实际值按照优劣排序。正指标（数值越大结果越好）按照从大到小排序，复指标（数值越大结果越差）按照从小到大排序。一般设定总分100分，取第一名100分，最后一名0分。中间的按照以下公式进行打分（Si为中间某一个名次的分数，n为名次，N为参与排名的单位数量，A为预设总分，这里取100）：Si=A
前言 —— 基于动态规划的强化学习一、策略迭代1.1 伪代码1.2 基于冰湖环境的代码实验环境及介绍：FrozenLake8x8-v0import gymimport timeimport numpy as npdef policy_evaluation(env, value_table, policy, gamma=0.9, threshold=1e-4):delta = 2 * thresho
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