基于matlab的全局路徑規劃算法中的快速擴展隨機樹RRT路徑規劃算法及其改進方法RRT Star、RRT_Conncet是一種具有狀態約束的非線性系統生成開環軌跡的技術，相比于其他算法可以輕松處理障礙物的問題。程序中的各參數已進行詳細說明，起點坐標，終點坐標，步長，迭代數等均可根據需求進行更改，程序已調通。 購買后可下載視頻中的源程序文件。

無人駕駛車輛局部路徑規劃+軌跡跟蹤Carsim配置流程+代碼講解。

基于matlab的人工蜂群和粒子群混合優化的路徑規劃算法，起點和終點確定的前提下，在障礙物中尋找最佳路徑。數據可更換自己的，程序已調通，可直接運行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。

典型場景包括汽車發動機冷卻系統優化、新能源電池包低溫保溫設計、電子設備散熱路徑規劃，以及航空動力艙瞬態熱流分析。此外，工業爐窯熱效率提升和多物理場耦合仿真（如熱 - 結構交互）也是其核心應用領域。

沖擊次數與路徑規劃實操：針對多沖擊、復雜路徑的仿真難點，講解路徑設置的思路。 建模細節全解析：聚焦 LSP 仿真建模的關鍵難點，重點講解材料本構關系（如 JC 本構）的選取與設置、滯后因子等核心參數的調試、網格劃分、邊界條件的合理施加，拆解新手常踩的建模陷阱。

人工智能：在搜索和路徑規劃問題中，如自動駕駛車輛和機器人導航，啟發式算法提供了有效的解決方案。 調度問題：在生產、交通和資源分配中，啟發式算法可以用于生成高效的調度計劃。 組合優化：啟發式算法適用于旅行商問題（TSP）、車輛路徑問題（VRP）等組合優化問題。 能源領域：在能源管理、電網優化和可再生能源集成中，啟發式算法有助于提高能源效率和系統穩定性。

人工智能：在搜索和路徑規劃問題中，如自動駕駛車輛和機器人導航，啟發式算法提供了有效的解決方案。 調度問題：在生產、交通和資源分配中，啟發式算法可以用于生成高效的調度計劃。 組合優化：啟發式算法適用于旅行商問題（TSP）、車輛路徑問題（VRP）等組合優化問題。 能源領域：在能源管理、電網優化和可再生能源集成中，啟發式算法有助于提高能源效率和系統穩定性。