我们研究了在 makespan（最后到达时间）标准上的图（MPP）上的最优多机器人路径规划问题。 我们实现了 A* 搜索算法来寻找解决方案。 在 MPP 实例中，机器人被唯一标记（即，可区分）并被限制在 nxn 平方连接图中。 在没有碰撞的情况下，机器人可能会在一个时间步长内从一个顶点移动到相邻的一个顶点，这可能发生在两个机器人同时移动到同一顶点或沿同一条边向不同方向移动时。 我们的 MPP 公式的一个显着特点是我们允许机器人在完全占用的循环中同步旋转。 为了解决上述问题，我们实施了 A* 算法，以从给定的初始 3x3 机器人位置和所需的 3x3 机器人位置中找到最佳路线。 第一个算法开始构建图，其连接向我们展示了可能的运动。 然后我们将其扩展为基于时间的图。 根据时间扩展图，每个时间步长都复制所有节点。 这意味着如果我们有 3x3 节点作为给定的例子，我们将在我们的时间扩展图中有 3

对传统的人工势场算法matlab的仿真实验，只为给读者提供最原始简介的实验环境，避免因为过度的改进造成不必要的理解误区。该实验程序可自由定义栅格地图大小，自由定义障碍物的摆放位置与数量，同时也可以生成随机地图验证自己的算法。希望可以帮到更多人。

基于灰狼算法的二维路径规划（matlab）

遍历路径规划matlab代码GraphBLAS指针 符号： :star: 如果您不熟悉GraphBLAS，请首先检查这些指针 :hammer: 注重理论 :wrench: 以实现为重点 :hammer_and_wrench: 理论与实施的结合 :open_book: 详细规格 社区网站 :bird: 选定的阅读材料和演示文稿 :star: :star: :movie_camera: ，蒂姆·马特森（Tim Mattson），亨利·加布（Henry Gabb）（2020年） :star: 由GáborSzárnyas GraphBLAS设计文件 :hammer: （HPEC 2013），作者：蒂姆·马特森（Tim Mattson）等。 :hammer: （ICCS 2015），作者：杰里米·开普纳（Jeremy Kepner）等。 :hammer: :star: （HPEC 2016），作者：杰里米·开普纳（Jeremy Kepner）等。 扩展版本：（2017年） :hammer_and_wrench: （GABB @ IPDPS 2017），作者：AydınBuluç等。 :hammer_and_wrench: （HPEC 2017），作者：蒂姆·马特森（Tim Mattson）等。 :wrench: （GABB @ IPDPS 2018），作者JoséE.Moreira，Manoj Kumar，William P.Horn :hammer: Jeremy Kepner等人（GrAP

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多点路径规划指标cuOMT：自适应蒙特卡洛最优传输算法的CUDA / C ++实现 这项工作是根据许可的。 该存储库包含cuOMT ，这是一个使用自适应蒙特卡洛最优传输（MC-OT）算法的CUDA / C ++求解器。 请参阅以获取PyTorch实施。 大创意 自适应MC-OT算法旨在通过解决凸优化问题来解决高维最优运输问题。 基本上，在给定源分布和目标分布的情况下，最佳运输问题是找到最佳运输计划，以将源分布上的质量移动到目标分布。 例如，假设源分布由每个面包店制作的面包量组成，目标分布由每个咖啡馆所需要的面包量组成。 面包店和咖啡馆位于不同的地方，将面包从一个地点转移到另一个地点需要支付运输费用。 然后，最佳的运输问题是找到一种将面包从面包店运到咖啡馆的运输计划，从而使总运输成本降至最低。 每当需要找到将分配转换为另一种的“良好”映射（即OT映射）时，就会出现最佳传输问题。 例如，在深度学习领域，生成模型被设计为无限生成与给定数据集中的样本相似的许多样本。 如果我们将数据集的样本作为潜在分布（可能是高维）的iid采样，则通过在已知分布（例如均匀）和该潜在分布之间进行OT映射，首先可以

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