A*算法改进——Any-Angle Path Planning的Theta*算法与Lazy Theta*算法

【A算法改进——Any-Angle Path Planning的Theta算法与Lazy Theta*算法】的更多相关文章

A算法改进——Any-Angle Path Planning的Theta算法与Lazy Theta*算法

本文是该篇文章的归纳http://aigamedev.com/open/tutorial/lazy-theta-star/#Nash:07 . 传统的A*算法中,寻找出来的路径只能是沿着给出的模型(比如TileMap.网格模型)上的路径依次行走.(上图上半) 在游戏中寻路的场合下,这种路径看起来是十分不自然的.与之相对的"自然的"寻路称为Any-Angle Path Planning.(上图下半) 对于A*的一个简单的修正是,在生成路径之后,检测路径上隔开的两个点之间是否有line o…

Design and Implementation of Global Path Planning System for Unmanned Surface Vehicle among Multiple Task Points

Design and Implementation of Global Path Planning System for Unmanned Surface Vehicle among Multiple Task Points (针对多任务点的水面无人艇全局路径规划的设计和实现) 针对多任务点的全局路径规划,是指在存在静态障碍物的环境中,给定水面无人艇起始点.目标点以及多个任务点的情况下,设计从起始点出发,安全地遍历各个任务点,最终返回目标点的全局路径,要求行驶的航路代价总和最小. 本文主…

算法：Astar寻路算法改进，双向A*寻路算法

早前写了一篇关于A*算法的文章:<算法:Astar寻路算法改进> 最近在写个js的UI框架,顺便实现了一个js版本的A*算法,与之前不同的是,该A*算法是个双向A*. 双向A*有什么好处呢? 我们知道,A*的时间复杂度是和节点数量以及起始点难度呈幂函数正相关的. 这个http://qiao.github.io/PathFinding.js/visual/该网址很好的演示了双向A*的效果,我们来看一看. 绿色表示起点,红色表示终点,灰色是墙面.稍浅的两种绿色分别代表open节点和close节点:…

BP神经网络算法改进

周志华机器学习BP改进试设计一个算法,能通过动态调整学习率显著提升收敛速度,编程实现该算法,并选择两个UCI数据集与标准的BP算法进行实验比较. 1.方法设计传统的BP算法改进主要有两类: - 启发式算法:如附加动量法,自适应算法 - 数值优化法:如共轭梯度法.牛顿迭代法.Levenberg-Marquardt算法 (1)附加动量项这是一种广泛用于加速梯度下降法收敛的优化方法.其核心思想是:在梯度下降搜索时,若当前梯度下降与前一个梯度下降的方向相同,则加速搜索,反之则降速搜索. 标准BP算…

【强化学习】DQN 算法改进

DQN 算法改进 (一)Dueling DQN Dueling DQN 是一种基于 DQN 的改进算法.主要突破点:利用模型结构将值函数表示成更加细致的形式,这使得模型能够拥有更好的表现.下面给出公式,并定义一个新的变量: \[ q(s_t, a_t)=v(s_t)+A(s_t, a_t) \] 也就是说,基于状态和行动的值函数 \(q\) 可以分解成基于状态的值函数 \(v\) 和优势函数(Advantage Function)\(A\) .由于存在: \[ E_{a_{t}}[q(s_t,…

Behavior Trees for Path Planning (Autonomous Driving)

Behavior Trees for Path Planning (Autonomous Driving) 2019-11-13 08:16:52 Path planning in self-driving cars Path planning and decision making for autonomous vehicles in urban environments enable self-driving cars to find the safest, most convenient,…