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路径寻优

出发点到m7的最短距离记做：f3(m4)、f3(m5)、f3(m6),可知：f3(m4)=d3(m4,m7)、f3(m5)=d3(m5,m7)、f3(m6)=d3(m6,m7)值分别为f3(m4)=3，...)=7; x x = 1 2 4 7 NaN 3 5 NaN NaN NaN 6 NaN 总的出发点和目的点之间的距离寻优代码如下...还请大家见谅，动态规划实际是有比较成熟的算法代码的，可用的场合也比较广泛，在此过冷水给出用动态规划逆顺序算法的程序，后期会对程序进行分析讲解。...对路径寻优感兴趣的可以和过冷水交流，深入理解路径寻优的问题。...路径寻优参考代码： clear all x=NaN*ones(3,4); x(1,1)=1; x(1:2,2)=[2,3]; x(1:3,3)=(4:6)'; x(1,4)=7; x [p,f]=dynprog

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基于量子遗传的函数寻优算法MATLAB实现

量子遗传算法就是基于量子计算原理的一种遗传算法。将量子的态矢量表达引入了遗传编码，利用量子逻辑门实现染色体的演化，实现了比常规遗传算法更好的效果。...量子遗传算法建立在量子的态矢量表示的基础之上，将量子比特的几率幅表示应用于染色体的编码，使得一条染色体可以表达多个态的叠加，并利用量子逻辑门实现染色体的更新操作，从而实现了目标的优化求解。...-------------------- best=struct('fitness',0,'X',[],'binary',[],'chrom',[]); % 最佳个体记录其适应度值、...(chrom); %% 求种群个体的适应度值，和对应的十进制值 [fitness,X]=FitnessFunction(binary,lenchrom); % 使用目标函数计算适应度...MATLAB智能算法30个案例分析[M]. 北京航空航天大学出版社, 2011.

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基于粒子群优化算法的函数寻优算法研究_matlab粒子群优化算法

PSO算法源于对鸟类捕食行为的研究，鸟类捕食时，找到食物最简单有效的策略就是搜寻当前距离食物最近的鸟的周围区域。...粒子的速度决定了粒子移动的方向和距离，速度随自身及其他粒子的移动经验进行动态调整，从而实现个体在可解空间中的寻优。...2、解题思路及步骤基于PSO算法的函数极值寻优算法流程图如图2所示。...fitnesszbest = bestfitness; % 全局最佳适应度值 4、迭代寻优根据式(1)与式(2)更新粒子位置和速度，并且根据新粒子的适应度值更新个体极值和群体极值。...图3 最优个体适应度值变化图最终得到的最优个体适应度值为1.0054，对应的粒子位置为(-0.00015399，-0.00068763)，PSO算法寻优得到最优值接近函数实际最优值，说明PSO算法具有较强的函数极值寻优能力

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寻路算法

return Dir.DownLeft; } break; case Dir.Up: 2.跳点跳点需要满足下面三个条件之一： a.节点是寻路的起点...： 1.openlist取一个权值最低的节点，然后开始搜索 2.搜索时先进行直线搜索（上下左右四个方向搜索，直到出现跳点或者到边界）， 3.再进行斜向搜索（四个斜方向搜索，只前进一步...4.如果斜方向没有出现跳点或者到边界，就用进一步的斜点，在直线搜索+斜向搜索，直到所有方向都完成 5.从openlist权值最低的节点进行搜索，直到openlist为空或者找到重点 * * * _和...A 相比，优缺点：_* 1.使用JPS算法比A 更快（绝大部分地图），内存占用更小，因为openlist少了很多节点（最差的情况和A 一样，最差的是每个障碍都不连续，中间都有缝隙，这样所有地方都是跳点了...） 2.只适用于网格节点类型，不支持Navmesh或者路径点寻路方式

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JPS寻路算法

在一次寻路过程中主动寻找障碍，通过障碍的位置计算出：经过障碍代价最小的一些关键位置，并将这些位置中代价最小的点作为下一次寻路过程的起点。...： 1.openlist取一个权值最低的节点，然后开始搜索 2.搜索时先进行直线搜索（上下左右四个方向搜索，直到出现跳点或者到边界）， 3.再进行斜向搜索（四个斜方向搜索，只前进一步...4.如果斜方向没有出现跳点或者到边界，就用进一步的斜点，在直线搜索+斜向搜索，直到所有方向都完成 5.从openlist权值最低的节点进行搜索，直到openlist为空或者找到重点 * * * _和...A 相比，优缺点：_* 1.使用JPS算法比A 更快（绝大部分地图），内存占用更小，因为openlist少了很多节点（最差的情况和A 一样，最差的是每个障碍都不连续，中间都有缝隙，这样所有地方都是跳点了...） 2.只适用于网格节点类型，不支持Navmesh或者路径点寻路方式

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区间最值问题之ST表算法

区间最值问题之ST表算法 1.ST算法思想 ST(Sparse Table)算法是一种用于解决RMQ(Range Minimum/Maximum Query，即区间最值查询)问题的离线算法。...ST算法描述：首先明确解决的是区间最值问题，那么对于给定的数组arr = [1,4,8,20, 10]，长度为2^j的区间可以拆分成两个2^(j-1)的区间，那么对于dp[i][j]，i表示区间起点，j...创建 dp[i][j]表示从i开始长度为2^j的区间最值，那么i和j的取值需要明确。...int n = input.size(); // 预处理每个区间的最值 int k = (int)(log((double)(n)) / log(2.0)); // 预处理区间长度等于1 for (int...给定[l, r]，查询该区间的最大值/最小值，问题转化为从l向右覆盖2^k个数，从r向左覆盖2^k个数，一定覆盖整个区间[l, r]，虽然会有重复覆盖，但不影响结果。

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深度寻路算法-DFS

深度寻路算法（Depth-First Search，DFS）是一种用于遍历或搜索图或树的算法。...深度寻路算法可以用递归和非递归两种方式实现。...递归实现递归实现深度寻路算法比较简单，代码如下： def dfs_recursive(graph, start, visited): visited.add(start) print(...生成器实现生成器实现深度寻路算法可以更加简洁地表示算法的本质，代码如下： def dfs_generator(graph, start, visited=set()): visited.add...以上三种实现方式都是正确的深度寻路算法，具体选择哪种方式取决于具体场景和个人偏好。

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a-start寻路算法

直到我接到了一个实现A-star算法的作业，才弄明白。...A-star算法我们假设某个人要从A点到达B点，而一堵墙把这两个点隔开了，如下图所示，绿色部分代表起点A，红色部分代表终点B，蓝色方块部分代表之间的墙。 ?...我们就用这种设定，因为毕竟这是最简单的情况。当我们把搜索区域简化成一些很容易操作的节点后，下一步就要构造一个搜索来寻找最短路径。...在A*算法中，我们从A点开始，依次检查它的相邻节点，然后照此继续并向外扩展直到找到目的地。我们通过以下方法来开始搜索： 1. 从A点开始，将A点加入一个专门存放待检验的方格的“开放列表”中。...实际上这个真的没关系（对待这个的不同造成了两个版本的 A*算法得到等长的不同路径）。那我们选下面的那个好了，就是起始方格右边的，下图所示的那个 ?

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A星寻路算法详解

A星寻路算法详解前言 A星寻路算法是静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索方法，也是解决许多搜索问题的有效算法，它可以应对包括复杂地形，各种尺度的障碍物以及不同地形的路径规划问题。...掌握A星寻路算法能够提高路径规划效率，应对各种复杂情况，并在实际应用中发挥重要作用。算法原理 A星算法的核心公式为：F = G + H。算法正是利用这个公式的值来计算最佳路径。...A星寻路算法示例我们规定，从起点出发，可以沿着网格线或者网格的对角线方向移动，每次沿着网格线朝上、下、左、右方向运动一格，距离记为10，朝着网格对角线方向运动一格，距离记为 \sqrt{2} ×10≈...我们再从终点开始，根据记录的父节点的指针，找到A星算法的最佳路劲。结果如下图所示：第十三步算法总结 A星算法是一种启发式搜索算法，它通过在地图上找到一条从起点到终点的路径来解决一些问题。...该算法通过启发式函数来评估每个节点，并选择具有最低 F 值的节点作为下一个要探索的节点。最终，该算法会找到一条最优的路径。

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什么是A*寻路算法？

如果不在，加入OpenList，计算出相应的G、H、F值，并把当前格子作为它们的“父亲节点”。图中，每个格子的左下方数字是G，右下方是H，左上方是F。...如果不在，加入OpenList，计算出相应的G、H、F值，并把当前格子作为它们的“父亲节点”。为什么这一次OpenList只增加了两个新格子呢？...Round3 ~ 第一步：找出OpenList中F值最小的方格。...如果不在，加入OpenList，计算出相应的G、H、F值，并把当前格子作为它们的“父亲节点”。剩下的就是以前面的方式继续迭代，直到OpenList中出现终点方格为止。...openList, end); } } //OpenList用尽，仍然找不到终点，说明终点不可到达，返回空 return null; } 几点说明： 1.这里对于A*寻路的描述做了很大的简化

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疯子的算法总结14--ST算法（区间最值）

②不过区间在增加时，每次并不是增加一个长度，而是基于倍增思想，用二进制右移，每次增加2^i个长度，最多增加logn次这样预处理了所有2的幂次的小区间的最值关于倍增法链接查询： ③对于每个区间...，分成两段长度为的区间，再取个最值（这里的两个区间是可以有交集的，因为重复区间并不影响最值) 比如3,4,6,5,3一种分成3,4,6和6,5,3，另一种分成3,4,6和5,3，最大值都是6，没影响。...因为位置过了一半,所以x到y的最小值可以表示为min(从x往后2^t的最小值，从y往前2^t的最小值),前面的状态表示为f[t][x] 设后面（从y往前2^t的最小值）的初始位置是k，那么k+2^t-...)预处理，O(1)查询最值但不支持修改预处理时间复杂度O（nlogn），查询时间O（1）。...y-z+1)/log(2));//注意y-z要加一才为区间长度 return min(map[z][x],map[y-(1最

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谁能想到，求最值的算法还能优化？

预计阅读时间：8 分钟今天主要来聊两个问题：给一个数组，如何同时求出最大值和最小值，如何同时求出最大值和第二大值？...O(n)，但如果我们以 if 判断的次数作为算法效率的评估标准，算一下 for 循环中 if 语句的判断次数：第一个算法显然需要固定2n次 if 比较，第二个算法最坏情况需要2n次 if 比较。...接下来，我们想办法优化这两个算法，使这两个算法只需要固定的1.5n次比较。最大值和最小值为啥一般的解法还能优化呢？肯定是因为没有充分利用信息，存在冗余计算。...对于这个问题，还有另一种优化方法，那就是分治算法。大致的思路是这样：先将数组分成两半，分别找出这两半数组的最大值和最小值，然后max就是两个最大值中更大的那个，min就是两个最小值中更小的那个。...对于第一个求最大值和最小值的问题的分治算法和这道题基本一样，只是最后合并子问题答案的部分不同，而且更简单，读者可以尝试写一下第一题的分治解法。

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A* JPS寻路算法的探讨

A*（A-star）寻路算法是一种基于启发式搜索的路径规划算法，常用于游戏开发和人工智能领域，JPS是A*算法的一个优化算法，咱们就先做一段简单的A*算法介绍，后续再进行JPS算法的进一步探讨。...G 值：从初始节点到任意节点的代价。 H 值：从节点到目标点的启发式评估代价。 F 值：G 值和 H 值之和。...A* 算法通过在二维数组或网格中寻找两点之间的最短路径，结合启发式评估来快速确定路径，算法核心是选择 F 值最小的节点进行扩展，直到找到终点或遍历完所有节点。...如果相邻节点不在 OpenList 中，计算其 G 值和 H 值，并设置父节点为当前节点，加入 OpenList。如果相邻节点已在 OpenList 中，更新其 G 值为较小的值，重新设置父节点。...A* 算法回顾： A* 算法是一种启发式搜索算法，用于在图或网格上寻找最短路径。它通过估计每个节点到目标的代价（通常使用启发式函数）来选择下一个节点进行扩展。

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数据结构与算法 - 寻路算法

引言寻路算法是计算机科学中一个重要的主题，用于在图中寻找从起点到终点的最短路径。这类算法广泛应用于游戏开发、地图导航、网络路由等领域。...本文将深入探讨几种常见的寻路算法，包括 Dijkstra 算法和 A* 算法，并通过具体的 Java 代码详细说明它们的实现步骤。...一、寻路算法概述寻路算法通常基于图论，其中图由节点（顶点）和边组成。节点代表地图中的位置，而边则表示节点间的连接。...寻路算法的目标是从起点到终点找到一条路径，这条路径通常是成本最低的（例如距离最短或代价最小）。二、Dijkstra 算法 Dijkstra 算法是一种用于解决单源最短路径问题的贪心算法。...A* 算法利用启发式函数来估计从当前节点到目标节点的近似成本，从而更快地找到最优路径。 1. A* 算法步骤初始化：设置起点的 f 值（g 值 + h 值），其余节点的 f 值为无穷大。

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漫画说算法|什么是A*寻路算法？

为了让小伙伴更加容易理解经典算法，留下深刻印象，小白决定创办「漫画说算法」，分享讲解算法的漫画文章，在阅读漫画的过程中学习。如果小伙伴有收藏的优秀文章，欢迎后台留言与小伙伴们一起分享。...Round3 ~ 第一步：找出OpenList中F值最小的方格。...这里就仅用图片简单描述了，方格中数字表示F值： ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?...几点说明： 1.这里对于A*寻路的描述做了很大的简化。实际场景中可能会遇到斜向移动、特殊地形等等因素，有些时候需要对OpenList中的方格进行重新标记。...—————END————— 更多漫画算法文章，请关注“小白学视觉” 往期文章一览 1、5G时代下，如何利用碎片化时间学习 2、【OpennCV入门之十四】揭开mask 3、【OpenCV入门之十三】如何在

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关于libsvm的PCA和网格寻优「建议收藏」

之前稍微整理了libsvm的内容，但是还有很多没搞懂，最近因为论文思路卡住了，所以又反过来弄libsvm 因为看人家的论文，偏应用的方面，流程都非常完整，特征提取以后，一般有降维，有参数寻优，所以就很想实现这些功能...所以我想试一下能不能丰富我的实验，不然就只能好好补对比实验了… 文章目录 1 Libsvm-Faruto Ultimate 下载及安装 2 使用Libsvm-Faruto Ultimate进行降维和网格寻优...百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/14b80Y_hLY7rKzsWS021yvA 提取码：2k7c 2 使用Libsvm-Faruto Ultimate进行降维和网格寻优...寻优函数有3种 SVMcgForClass（网格寻优） gaSVMcgForClass（遗传算法） psoSVMcgForClass（粒子群优化）其中，我用到的就是 pca降维使用函数：pcaForSVM...网格寻优函数:：SVMcgForClass 因为设置了默认的参数，所以最少的情况下只需要2个参数就能让函数运行起来 [featuresTrain,featuresTest] = pcaForSVM

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磁盘调度算法寻道问题

磁盘调度算法磁盘调度算法比较常见的有以下四种：先来先服务算法（FCFS）最短寻道时间优先算法（SSTF）扫描算法（SCAN）循环扫描算法（CSCAN） ---- 先来先服务算法（FCFS，First...此算法的优点是公平、简单，且每个进程的请求都能依次地得到处理，不会出现某一进程的请求长期得不到满足的情况。但此算法由于未对寻道进行优化，致使平均寻道时间可能较长。...，其平均寻道距离较大，故FCFS算法仅适用于请求磁盘I/O的进程数目较少的场合。 ...为了减少这种延迟，CSCAN算法规定磁头单向移动，例如，只是自里向外移动，当磁头移到最外的磁道并访问后，磁头立即返回到最里的欲访问的磁道，亦即将最小磁道号紧接着最大磁道号构成循环，进行循环扫描。 ...采用循环扫描方式后，上述请求进程的请求延迟将从原来的2T减为T + Smax，其中，T为由里向外或由外向里单向扫描完要访问的磁道所需的寻道时间，而Smax是将磁头从最外面被访问的磁道直接移到最里面欲访问的磁道

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A*搜索算法--游戏寻路

算法解析这是一个非常典型的搜索问题。起点是当下位置，终点是鼠标点击位置。找一条路径。路径要绕过地图中所有障碍，并且走的路不能太绕。最短路径显然是最聪明的走法，是最优解。...但是如果图非常大，那Dijkstra最短路径算法的执行耗时会很多。在真实的软件开发中，面对的是超级大的地图和海量的寻路请求，算法的执行效率太低，是无法接受的。...A*算法是根据 f 值 f（i）=g（i）+h（i）来构建优先级队列，而Dijkstra 算法是根据dist值 g（i）来构建优先级队列； A*算法在更新顶点dist值的时候，同步更新 f 值；循环结束的条件不一样...对于A* 算法来说，一旦遍历到终点，我们就结束 while循环，这个时候，终点的dist值未必是最小值。...A* 算法利用贪心算法的思路，每次都找 f 值最小的顶点出队列，一旦搜到终点就不继续考察其他顶点和路线。所以，它没有考察所有路线，也就不能找出最短路径。如何借助A* 算法解决游戏寻路？

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A星寻路算法(A* Search Algorithm)

如果是的话，请看这篇教程，我们会展示如何使用A星寻路算法来实现它！在网上已经有很多篇关于A星寻路算法的文章，但是大部分都是提供给已经了解基本原理的高级开发者的。本篇教程将从最基本的原理讲起。...我们会一步步讲解A星寻路算法，幷配有很多图解和例子。不管你使用的是什么编程语言或者操作平台，你会发现本篇教程很有帮助，因为它在非编程语言的层面上解释了算法的原理。...作为代替，我们使用方块（一个正方形）作为寻路算法的单元。其他的形状类型也是可能的（比如三角形或者六边形），但是正方形是最简单并且最适合我们需求的。...在A星寻路算法中，通过给每一个方块一个和值，该值被称为路径增量。让我们看下它的工作原理！路径增量我们将会给每个方块一个G+H 和值： G是从开始点A到当前方块的移动量。...正如你之前看到的，有4个方块的F和值都为7 – 我们要怎么做呢？！有几种解决方法可以使用，但是最简单（快速）的方法是一直跟着最近被添加到open列表中的方块。现在继续沿着最近被添加的方块前进。

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最值位置

drawContours(mask,[cnt],-1,255,-1)#绘制图像实心轮廓 minVal,maxVal,minLoc,maxLoc=cv2.minMaxLoc(gray,mask=mask)#计算最值和最值位置...waitKey() cv2.destroyAllWindows() minVal= 128.0 maxVal= 225.0 minLoc= (241, 11) maxLoc= (217, 16) 算法...：最值位置是指掩模指定区域内最小值位置和最大值的位置。...表示最小值的位置 max_loc表示最大值的位置 imgray表示单通道图像 mask表示掩码注意：函数cv2.minMaxLoc()处理的对象是灰度图像而不是彩色图像。...对于彩色图像，提取各个通道的图像，每个通道独立计算最值位置。

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