網(wǎng)站開發(fā) 架構(gòu)設(shè)計(jì),百度電腦怎么用wordpress,如何進(jìn)行百度推廣,外貿(mào)石材網(wǎng)站?作者簡介#xff1a;熱愛科研的Matlab仿真開發(fā)者#xff0c;擅長數(shù)據(jù)處理、建模仿真、程序設(shè)計(jì)、完整代碼獲取、論文復(fù)現(xiàn)及科研仿真。 #x1f34e; 往期回顧關(guān)注個(gè)人主頁#xff1a;Matlab科研工作室 #x1f34a;個(gè)人信條#xff1a;格物致知,完整Matlab代碼獲取及仿…?作者簡介熱愛科研的Matlab仿真開發(fā)者擅長數(shù)據(jù)處理、建模仿真、程序設(shè)計(jì)、完整代碼獲取、論文復(fù)現(xiàn)及科研仿真。 往期回顧關(guān)注個(gè)人主頁Matlab科研工作室個(gè)人信條格物致知,完整Matlab代碼獲取及仿真咨詢內(nèi)容私信。內(nèi)容介紹在機(jī)器人技術(shù)、自動(dòng)駕駛、無人機(jī)飛行等眾多前沿領(lǐng)域中路徑規(guī)劃一直是核心問題之一。想象一下你操控著一臺(tái)探索未知星球的機(jī)器人它要在復(fù)雜的地形和各種障礙中找到前往目標(biāo)地點(diǎn)的最佳路線又或者是一輛自動(dòng)駕駛汽車需要在車水馬龍的道路上規(guī)劃出安全、高效的行駛路徑避開其他車輛、行人以及各種突發(fā)狀況。這時(shí)候路徑規(guī)劃算法就如同它們的 “智慧大腦”發(fā)揮著關(guān)鍵作用。在眾多路徑規(guī)劃算法中RRTRapidly-Exploring Random Tree快速探索隨機(jī)樹算法猶如一顆璀璨的新星備受關(guān)注。它憑借獨(dú)特的優(yōu)勢在復(fù)雜環(huán)境和高維空間的路徑規(guī)劃任務(wù)中脫穎而出成為眾多研究者和工程師的得力工具。RRT 算法究竟有何神奇之處能在競爭激烈的路徑規(guī)劃領(lǐng)域嶄露頭角它又是如何巧妙地解決從起點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)的尋路難題避開重重障礙的呢讓我們一起深入探尋 RRT 算法的奧秘。揭開 RRT 算法的神秘面紗算法起源與發(fā)展歷程RRT 算法由 Steven M. LaValle 等人于 1998 年首次提出 旨在攻克高維配置空間中路徑規(guī)劃的難題。在當(dāng)時(shí)傳統(tǒng)搜索方法在高維空間中面臨著 “維度詛咒”計(jì)算量呈指數(shù)級(jí)增長效率極低。RRT 算法的出現(xiàn)宛如一道曙光為高維空間路徑規(guī)劃帶來了新的思路。最初的 RRT 算法通過從起始點(diǎn)構(gòu)建樹結(jié)構(gòu)利用隨機(jī)采樣技術(shù)不斷擴(kuò)展這棵樹逐步探索未知環(huán)境直至找到目標(biāo)區(qū)域或滿足預(yù)設(shè)條件。這種創(chuàng)新性的隨機(jī)化搜索方式有效避開了對(duì)整個(gè)狀態(tài)空間的精確建模大大降低了計(jì)算負(fù)擔(dān)在復(fù)雜環(huán)境和高維空間中展現(xiàn)出獨(dú)特優(yōu)勢 。隨著研究的深入和實(shí)際應(yīng)用需求的增長RRT 算法不斷演進(jìn)眾多變種算法如雨后春筍般涌現(xiàn)。2000 年RRT-Connect 算法提出雙側(cè)生長概念分別從起點(diǎn)和終點(diǎn)構(gòu)建 RRT 樹并使其相互靠近直至相連大幅提高了收斂速度減少了不必要的分支顯著提升了算法效率 。2011 年RRT * 算法引入重連線操作允許局部重新安排已存在的邊關(guān)系使算法能夠趨向于得到漸近意義上最短距離的結(jié)果在保證搜索效率的同時(shí)提升了路徑質(zhì)量 。此后針對(duì)不同應(yīng)用場景和約束條件又陸續(xù)誕生了 Kinodynamic RRTs考慮動(dòng)力學(xué)約束、Dubins Curve based RRT面向無人機(jī)飛行任務(wù)定制等多種變種算法進(jìn)一步拓展了 RRT 算法的應(yīng)用范圍。?? 運(yùn)行結(jié)果 部分代碼function [x,y] random(x_val,y_val,delta)while 1lim_x[x_val-delta x_valdelta];lim_y[y_val-delta y_valdelta];xrandi(lim_x);yrandi(lim_y);if [x y]0 [x y]100breakendend 參考文獻(xiàn) 部分理論引用網(wǎng)絡(luò)文獻(xiàn)若有侵權(quán)聯(lián)系博主刪除 關(guān)注我領(lǐng)取海量matlab電子書和數(shù)學(xué)建模資料團(tuán)隊(duì)擅長輔導(dǎo)定制多種科研領(lǐng)域MATLAB仿真助力科研夢 各類智能優(yōu)化算法改進(jìn)及應(yīng)用生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟(jì)調(diào)度、裝配線調(diào)度、充電優(yōu)化、車間調(diào)度、發(fā)車優(yōu)化、水庫調(diào)度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設(shè)施布局優(yōu)化、可視域基站和無人機(jī)選址優(yōu)化、背包問題、 風(fēng)電場布局、時(shí)隙分配優(yōu)化、 最佳分布式發(fā)電單元分配、多階段管道維修、 工廠-中心-需求點(diǎn)三級(jí)選址問題、 應(yīng)急生活物質(zhì)配送中心選址、 基站選址、 道路燈柱布置、 樞紐節(jié)點(diǎn)部署、 輸電線路臺(tái)風(fēng)監(jiān)測裝置、 集裝箱調(diào)度、 機(jī)組優(yōu)化、 投資優(yōu)化組合、云服務(wù)器組合優(yōu)化、 天線線性陣列分布優(yōu)化、CVRP問題、VRPPD問題、多中心VRP問題、多層網(wǎng)絡(luò)的VRP問題、多中心多車型的VRP問題、 動(dòng)態(tài)VRP問題、雙層車輛路徑規(guī)劃2E-VRP、充電車輛路徑規(guī)劃EVRP、油電混合車輛路徑規(guī)劃、混合流水車間問題、 訂單拆分調(diào)度問題、 公交車的調(diào)度排班優(yōu)化問題、航班擺渡車輛調(diào)度問題、選址路徑規(guī)劃問題、港口調(diào)度、港口岸橋調(diào)度、停機(jī)位分配、機(jī)場航班調(diào)度、泄漏源定位、冷鏈、時(shí)間窗、多車場等、選址優(yōu)化、港口岸橋調(diào)度優(yōu)化、交通阻抗、重分配、停機(jī)位分配、機(jī)場航班調(diào)度、通信上傳下載分配優(yōu)化 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)時(shí)序、回歸、分類、聚類和降維2.1 bp時(shí)序、回歸預(yù)測和分類2.2 ENS聲神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)序、回歸預(yù)測和分類2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量機(jī)系列時(shí)序、回歸預(yù)測和分類2.4 CNN|TCN|GCN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系列時(shí)序、回歸預(yù)測和分類2.5 ELM/KELM/RELM/DELM極限學(xué)習(xí)機(jī)系列時(shí)序、回歸預(yù)測和分類2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU門控神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)序、回歸預(yù)測和分類2.7 ELMAN遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)序、回歸預(yù)測和分類2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/長短記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系列時(shí)序、回歸預(yù)測和分類2.9 RBF徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)序、回歸預(yù)測和分類2.10 DBN深度置信網(wǎng)絡(luò)時(shí)序、回歸預(yù)測和分類2.11 FNN模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)序、回歸預(yù)測2.12 RF隨機(jī)森林時(shí)序、回歸預(yù)測和分類2.13 BLS寬度學(xué)習(xí)時(shí)序、回歸預(yù)測和分類2.14 PNN脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.15 模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測和分類2.16 時(shí)序、回歸預(yù)測和分類2.17 時(shí)序、回歸預(yù)測預(yù)測和分類2.18 XGBOOST集成學(xué)習(xí)時(shí)序、回歸預(yù)測預(yù)測和分類2.19 Transform各類組合時(shí)序、回歸預(yù)測預(yù)測和分類方向涵蓋風(fēng)電預(yù)測、光伏預(yù)測、電池壽命預(yù)測、輻射源識(shí)別、交通流預(yù)測、負(fù)荷預(yù)測、股價(jià)預(yù)測、PM2.5濃度預(yù)測、電池健康狀態(tài)預(yù)測、用電量預(yù)測、水體光學(xué)參數(shù)反演、NLOS信號(hào)識(shí)別、地鐵停車精準(zhǔn)預(yù)測、變壓器故障診斷圖像處理方面圖像識(shí)別、圖像分割、圖像檢測、圖像隱藏、圖像配準(zhǔn)、圖像拼接、圖像融合、圖像增強(qiáng)、圖像壓縮感知 路徑規(guī)劃方面旅行商問題TSP、車輛路徑問題VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等、無人機(jī)三維路徑規(guī)劃、無人機(jī)協(xié)同、無人機(jī)編隊(duì)、機(jī)器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)輸問題、 充電車輛路徑規(guī)劃EVRP、 雙層車輛路徑規(guī)劃2E-VRP、 油電混合車輛路徑規(guī)劃、 船舶航跡規(guī)劃、 全路徑規(guī)劃規(guī)劃、 倉儲(chǔ)巡邏、公交車時(shí)間調(diào)度、水庫調(diào)度優(yōu)化、多式聯(lián)運(yùn)優(yōu)化 無人機(jī)應(yīng)用方面無人機(jī)路徑規(guī)劃、無人機(jī)控制、無人機(jī)編隊(duì)、無人機(jī)協(xié)同、無人機(jī)任務(wù)分配、無人機(jī)安全通信軌跡在線優(yōu)化、車輛協(xié)同無人機(jī)路徑規(guī)劃、 通信方面?zhèn)鞲衅鞑渴饍?yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標(biāo)定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化、水聲通信、通信上傳下載分配 信號(hào)處理方面信號(hào)識(shí)別、信號(hào)加密、信號(hào)去噪、信號(hào)增強(qiáng)、雷達(dá)信號(hào)處理、信號(hào)水印嵌入提取、肌電信號(hào)、腦電信號(hào)、信號(hào)配時(shí)優(yōu)化、心電信號(hào)、DOA估計(jì)、編碼譯碼、變分模態(tài)分解、管道泄漏、濾波器、數(shù)字信號(hào)處理傳輸分析去噪、數(shù)字信號(hào)調(diào)制、誤碼率、信號(hào)估計(jì)、DTMF、信號(hào)檢測電力系統(tǒng)方面微電網(wǎng)優(yōu)化、無功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲(chǔ)能配置、有序充電、MPPT優(yōu)化、家庭用電、電/冷/熱負(fù)荷預(yù)測、電力設(shè)備故障診斷、電池管理系統(tǒng)BMSSOC/SOH估算粒子濾波/卡爾曼濾波、 多目標(biāo)優(yōu)化在電力系統(tǒng)調(diào)度中的應(yīng)用、光伏MPPT控制算法改進(jìn)擾動(dòng)觀察法/電導(dǎo)增量法、電動(dòng)汽車充放電優(yōu)化、微電網(wǎng)日前日內(nèi)優(yōu)化、儲(chǔ)能優(yōu)化、家庭用電優(yōu)化、供應(yīng)鏈優(yōu)化智能電網(wǎng)分布式能源經(jīng)濟(jì)優(yōu)化調(diào)度虛擬電廠能源消納風(fēng)光出力控制策略多目標(biāo)優(yōu)化博弈能源調(diào)度魯棒優(yōu)化電力系統(tǒng)核心問題經(jīng)濟(jì)調(diào)度機(jī)組組合、最優(yōu)潮流、安全約束優(yōu)化。新能源消納風(fēng)光儲(chǔ)協(xié)同規(guī)劃、棄風(fēng)棄光率量化、爬坡速率約束建模多能耦合系統(tǒng)電-氣-熱聯(lián)合調(diào)度、P2G與儲(chǔ)能容量配置新型電力系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)靈活性資源虛擬電廠、需求響應(yīng)、V2G車網(wǎng)互動(dòng)、分布式儲(chǔ)能優(yōu)化穩(wěn)定與控制慣量支撐策略、低頻振蕩抑制、黑啟動(dòng)預(yù)案設(shè)計(jì)低碳轉(zhuǎn)型碳捕集電廠建模、綠氫制備經(jīng)濟(jì)性分析、LCOE度電成本核算風(fēng)光出力預(yù)測LSTM/Transformer時(shí)序預(yù)測、預(yù)測誤差場景生成GAN/蒙特卡洛不確定性優(yōu)化魯棒優(yōu)化、隨機(jī)規(guī)劃、機(jī)會(huì)約束建模能源流分析、PSASP復(fù)雜電網(wǎng)建模經(jīng)濟(jì)調(diào)度算法優(yōu)化改進(jìn)模型優(yōu)化潮流分析魯棒優(yōu)化創(chuàng)新點(diǎn)文獻(xiàn)復(fù)現(xiàn)微電網(wǎng)配電網(wǎng)規(guī)劃運(yùn)行調(diào)度綜合能源混合儲(chǔ)能容量配置平抑風(fēng)電波動(dòng)多目標(biāo)優(yōu)化靜態(tài)交通流量分配階梯碳交易分段線性化光伏混合儲(chǔ)能VSG并網(wǎng)運(yùn)行構(gòu)網(wǎng)型變流器 虛擬同步機(jī)等包括混合儲(chǔ)能HESS蓄電池超級(jí)電容器電壓補(bǔ)償,削峰填谷一次調(diào)頻功率指令跟隨光伏儲(chǔ)能參與一次調(diào)頻功率平抑直流母線電壓控制MPPT最大功率跟蹤控制構(gòu)網(wǎng)型儲(chǔ)能光伏微電網(wǎng)調(diào)度優(yōu)化新能源虛擬同同步機(jī)VSG并網(wǎng)小信號(hào)模型 元胞自動(dòng)機(jī)方面交通流 人群疏散 病毒擴(kuò)散 晶體生長 金屬腐蝕 雷達(dá)方面卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合、SOC估計(jì)、陣列優(yōu)化、NLOS識(shí)別 車間調(diào)度零等待流水車間調(diào)度問題NWFSP、置換流水車間調(diào)度問題PFSP、混合流水車間調(diào)度問題HFSP、零空閑流水車間調(diào)度問題NIFSP、分布式置換流水車間調(diào)度問題 DPFSP、阻塞流水車間調(diào)度問題BFSP5 往期回顧掃掃下方二維碼