使用机器学习/ AI的最短根

作者: 机器设备维修
发布时间: 2024-12-15 02:49:56 (18天前)
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⑩Ⅵ嵗Ｄ夨憶 | 2019-08-31 10-32

<div class =“post-text”itemprop =“text”> <P> 您还可以考虑A *算法。 </p> <P> 这找到了与Dijkstra算法相同的解决方案，但通常以较低的计算成本（在您的情况下可能很重要，因为在空间离散化之后，您可能最终得到一个大网格）。 </p> <P> 这是因为A *使用启发式来偏向搜索，因此它首先考虑更有希望的方向（ <EM> 例如 </EM> 向目标移动原则上是一个好主意，所以首先尝试这样做。 </p> <P> 您可以看到A *运行的一些可视化 <a href="https://www.youtube.com/watch?v=19h1g22hby8" rel="nofollow noreferrer"> 这里 </A> 和（与Dijkstra的算法并排 - 感谢@Thrawn的链接）， <a href="https://www.youtube.com/watch?v=g024lzsknDo" rel="nofollow noreferrer"> 这里 </A> 。 </p> </DIV>

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梦中会飞的鱼 | 2019-08-31 10-32

<div class =“post-text”itemprop =“text”> <P> 像其他人已经说过的那样：这不是典型的“人工智能”问题。这是一种路径规划问题。 </p> <P> 有不同的算法可用。如果你的路径没有满足任何约束，如.g。平滑度，你可以使用A * - 算法，距离为启发式。 </p> <P> 您必须将XYZ空间表示为图形，其中每个节点都有一个坐标。此外，您需要考虑到，您希望避免的点附近没有节点。 </p> <P> 如果您的路径需要满足约束，则会变为更复杂的路径规划问题，您可以在其中应用优化或RRT。 </p> </DIV>

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LOGO | 2019-08-31 10-32

<div class =“post-text”itemprop =“text”> <P> 这不是机器学习问题，而是优化问题。 </p> <BLOCKQUOTE> <P> 所以你需要一个贪心算法来获得最短路径 </p> </BLOCKQUOTE> <P> 事实上它可以通过这种方式解决，但挑战是将您的网格表示为图形... 例如，在n×n矩阵中分解网格。在最短路径算法中，节点是矩阵的一个元素（因此排除包含散点的矩阵元素），弧的权重就是距离。 </p> <P> 但是n必须很小，因为最短路径算法是np-hard问题... </p> <P> 对于这个特定问题，可能存在其他算法，但我不知道。 </p> </DIV>

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