路径规划算法及其应用综述.docx
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2023-09-25
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路径规划算法及其应用综述
路径规划算法是人工智能领域中的重要分支，广泛应用于机器人导航、
无人驾驶、图像处理、自然语言处理等领域。本文将综述路径规划算
法的发展历程、种类、特点及其在不同领域的应用情况，并探讨未来
的研究趋势和应用前景。关键词：路径规划算法，最优化算法，无模
型算法，数据挖掘算法，应用领域，未来展望。
路径规划算法旨在为机器人或无人系统找到从起始点到目标点的最
优路径。随着人工智能技术的不断发展，路径规划算法在各个领域的
应用也越来越广泛。本文将介绍最优化算法、无模型算法和数据挖掘
算法等路径规划算法的种类和特点，并探讨它们在不同领域的应用情
况，同时展望未来的研究趋势和应用前景。
路径规划算法可以大致分为最优化算法、无模型算法和数据挖掘算法。
最优化算法包括 Dijkstra 算法、A*算法、Bellman-Ford 算法等，它
们通过构建优化图和求解最优路径来寻找最短或最优路径。无模型算
法则以行为启发式为基础，如蚁群算法、粒子群算法等，通过模拟自
然界中的某些现象来寻找最优路径。数据挖掘算法则从大量数据中提
取有用的信息来指导路径规划，如 k-最近邻算法等。
最优化算法在路径规划中应用较为广泛，其中 Dijkstra 算法和 A 算
法是最常用的两种。Dijkstra 算法通过不断地扩展起始节点，直到
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