规划算法

资 源 简 介

规划算法

详 情 说 明

规划算法是解决复杂决策问题的计算框架，广泛应用于机器人导航、物流调度和游戏AI等领域。这类算法的核心思想是通过系统化的搜索或优化策略，在众多可能的解决方案中找到最优或可行的路径。

最常见的三类规划算法包括： 搜索型算法（如A*算法）通过启发式函数在状态空间中寻找最短路径，适合解决迷宫、地图导航等离散空间问题 动态规划算法将大问题分解为重叠子问题，存储中间结果避免重复计算，适合具有最优子结构特性的问题 随机采样算法（如RRT）在高维连续空间中快速生成可行解，常用于机器人运动规划

现代规划算法往往结合机器学习技术，通过经验数据优化决策策略。关键挑战在于平衡计算复杂度与解决方案质量，特别是在实时性要求高的场景中。