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基于A星和dijkstra算法的障碍物规避matlab仿真,可以设置行列数,随机产生障碍物(包括程序操作录像)

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作品简介

1.软件版本

matlab2022a

2.运行方法

     使用matlab2022a或者高版本仿真,运行文件夹中的tops.m或者main.m。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体操作观看提供的程序操作视频跟着操作。

3.部分仿真截图

4.内容简介

    Dijkstra(迪杰斯特拉)算法是典型的最短路径路由算法,用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直到扩展到终点为止(BFS、prime算法都有类似思想)。Dijkstra算法能得出最短路径的最优解,但由于它遍历计算的节点很多,所以效率低。

算法描述

(1)S为已经找到的从v出发的最短路径的终点集合,它的初始状态为空集,将源点加入S中。 其余顶点构成集合U。

(2)构建源点到其余顶点的距离列表,与源点不相连的顶点距离记为∞。

(3)广度遍历与源点相连的顶点,找到距离最近的顶点,则到这个顶点的最短路径就确定了,最短距离就是当前距离,将这个顶点从U中拿出,放入S中。

(4)用当前的顶点作为中间点,对其进行广度遍历,对遍历到的顶点距离进行更新。

(5)在U中搜索最短距离的顶点,将其放入S。

(6)以这个节点作为中间点广度搜索,更新距离。

(7)重复这个过程,直至U为空。

创作时间:2022-10-29 06:16:19

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1.软件版本

matlab2022a

2.运行方法

     使用matlab2022a或者高版本仿真,运行文件夹中的tops.m或者main.m。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体操作观看提供的程序操作视频跟着操作。

3.部分仿真截图

4.内容简介

    Dijkstra(迪杰斯特拉)算法是典型的最短路径路由算法,用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直到扩展到终点为止(BFS、prime算法都有类似思想)。Dijkstra算法能得出最短路径的最优解,但由于它遍历计算的节点很多,所以效率低。

算法描述

(1)S为已经找到的从v出发的最短路径的终点集合,它的初始状态为空集,将源点加入S中。 其余顶点构成集合U。

(2)构建源点到其余顶点的距离列表,与源点不相连的顶点距离记为∞。

(3)广度遍历与源点相连的顶点,找到距离最近的顶点,则到这个顶点的最短路径就确定了,最短距离就是当前距离,将这个顶点从U中拿出,放入S中。

(4)用当前的顶点作为中间点,对其进行广度遍历,对遍历到的顶点距离进行更新。

(5)在U中搜索最短距离的顶点,将其放入S。

(6)以这个节点作为中间点广度搜索,更新距离。

(7)重复这个过程,直至U为空。

创作时间:2022-10-29 06:16:19