路径测试实验报告

第1篇一、实验背景迷宫探路系统是一个经典的计算机科学问题，它涉及到算法设计、数据结构以及问题求解等多个方面。

本实验旨在通过设计和实现一个迷宫探路系统，让学生熟悉并掌握迷宫问题的求解方法，提高算法实现能力。

二、实验目的1. 理解迷宫问题的基本概念和求解方法。

2. 掌握深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）算法的原理和实现。

3. 了解A搜索算法的基本原理，并能够实现该算法解决迷宫问题。

4. 学会使用数据结构如栈、队列等来辅助迷宫问题的求解。

三、实验原理迷宫问题可以通过多种算法来解决，以下为三种常用的算法：1. 深度优先搜索（DFS）：DFS算法通过递归的方式，沿着一条路径深入搜索，直到遇到死胡同，然后回溯并尝试新的路径。

DFS算法适用于迷宫的深度较深，宽度较窄的情况。

2. 广度优先搜索（BFS）：BFS算法通过队列实现，每次从队列中取出一个节点，然后将其所有未访问过的邻接节点加入队列。

BFS算法适用于迷宫的宽度较宽，深度较浅的情况。

3. A搜索算法：A算法结合了DFS和BFS的优点，通过估价函数f(n) = g(n) +h(n)来评估每个节点的优先级，其中g(n)是从起始点到当前节点的实际代价，h(n)是从当前节点到目标节点的预估代价。

A算法通常能够找到最短路径。

四、实验内容1. 迷宫表示：使用二维数组表示迷宫，其中0表示通路，1表示障碍。

2. DFS算法实现：- 使用栈来存储路径。

- 访问每个节点，将其标记为已访问。

- 如果访问到出口，输出路径。

- 如果未访问到出口，回溯到上一个节点，并尝试新的路径。

3. BFS算法实现：- 使用队列来存储待访问的节点。

- 按顺序访问队列中的节点，将其标记为已访问。

- 将其所有未访问过的邻接节点加入队列。

- 如果访问到出口，输出路径。

4. A算法实现：- 使用优先队列来存储待访问的节点，按照f(n)的值进行排序。

- 访问优先队列中的节点，将其标记为已访问。

rrt算法实验报告《RRT算法实验报告》摘要：本实验报告主要介绍了基于RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法的路径规划实验。

通过对RRT算法的原理和实现进行介绍，以及在不同场景下的实际应用效果进行测试和分析，得出了该算法在路径规划中的优势和局限性。

引言：路径规划是机器人和自动驾驶等领域中的重要问题之一。

RRT算法是一种基于树结构的路径规划算法，通过随机采样和快速探索的方式，能够在复杂环境中高效地寻找到可行的路径。

本实验旨在通过对RRT算法的实际应用和效果进行测试，验证其在路径规划中的可行性和优势。

方法：本实验使用Python语言实现了RRT算法，并在不同场景下进行了测试。

首先，我们在一个简单的二维空间中对RRT算法进行了测试，验证其在简单环境中的可行性。

然后，我们将算法应用到一个复杂的三维环境中，测试其在复杂环境中的表现。

最后，我们对比了RRT算法和其他常见的路径规划算法，分析了它们的优势和局限性。

结果：实验结果表明，RRT算法能够在复杂环境中高效地寻找到可行的路径，并且具有较好的鲁棒性。

在简单环境中，RRT算法的表现与其他常见的路径规划算法相当，但在复杂环境中表现出更好的性能。

然而，RRT算法在某些情况下可能会出现局部最优解的问题，需要进一步改进。

讨论：RRT算法作为一种基于树结构的路径规划算法，在实际应用中具有一定的优势。

然而，该算法在处理动态环境和高精度路径规划等方面仍存在一些挑战，需要进一步改进和优化。

未来的研究可以从改进采样策略、优化树的生长方式等方面入手，提高RRT算法在实际应用中的性能和效果。

结论：通过本实验，我们对RRT算法的原理和实现进行了介绍，并在不同场景下进行了实际应用和测试。

实验结果表明，RRT算法在路径规划中具有一定的优势，但也存在一些局限性。

未来的研究可以进一步改进和优化该算法，提高其在实际应用中的性能和效果。

最短路径的实验报告最短路径的实验报告引言：最短路径问题是图论中一个经典的问题，涉及到在一个带有权重的图中找到两个顶点之间的最短路径。

本实验旨在通过实际操作和算法分析，深入探讨最短路径算法的性能和应用。

实验设计：本次实验使用了Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法来解决最短路径问题。

首先，我们使用Python编程语言实现了这两个算法，并对它们进行了性能测试。

然后，我们选择了几个不同规模的图进行实验，以比较这两种算法的时间复杂度和空间复杂度。

最后，我们还在实际应用中使用了最短路径算法，以验证其实用性。

实验过程：1. 实现Dijkstra算法Dijkstra算法是一种贪心算法，用于求解单源最短路径问题。

我们首先实现了该算法，并对其进行了性能测试。

在测试中，我们使用了一个包含1000个顶点和5000条边的图，记录了算法的运行时间。

结果显示，Dijkstra算法的时间复杂度为O(V^2)，其中V表示图中的顶点数。

2. 实现Floyd-Warshall算法Floyd-Warshall算法是一种动态规划算法，用于求解所有顶点对之间的最短路径。

我们在Python中实现了该算法，并对其进行了性能测试。

在测试中，我们使用了一个包含100个顶点和5000条边的图，记录了算法的运行时间。

结果显示，Floyd-Warshall算法的时间复杂度为O(V^3)，其中V表示图中的顶点数。

3. 比较两种算法通过对Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法的性能测试，我们可以看到，Dijkstra算法在处理较大规模的图时性能更好，而Floyd-Warshall算法在处理较小规模的图时性能更好。

因此，在实际应用中，我们可以根据图的规模选择合适的算法。

4. 应用实例为了验证最短路径算法的实际应用性，我们选择了一个城市交通网络图进行实验。

我们使用了Dijkstra算法来计算两个城市之间的最短路径，并将结果与实际的驾车时间进行比较。

最短路径实验报告最短路径实验报告引言：最短路径算法是计算机科学中的一个经典问题，它在许多领域中都有广泛的应用，如交通规划、电路设计、网络通信等。

本实验旨在通过实践探索最短路径算法的实际应用，并对其性能进行评估。

一、问题描述：我们将研究一个城市的交通网络，其中包含多个节点和连接这些节点的道路。

每条道路都有一个权重，表示通过该道路所需的时间或距离。

我们的目标是找到两个节点之间的最短路径，即使得路径上各个道路权重之和最小的路径。

二、算法选择：为了解决这个问题，我们选择了Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法作为比较对象。

Dijkstra算法是一种单源最短路径算法，它通过不断选择当前最短路径的节点来逐步扩展最短路径树。

Floyd-Warshall算法则是一种多源最短路径算法，它通过动态规划的方式计算任意两个节点之间的最短路径。

三、实验设计：我们首先构建了一个包含10个节点和15条道路的交通网络，每条道路的权重随机生成。

然后，我们分别使用Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法计算两个节点之间的最短路径，并记录计算时间。

四、实验结果：经过实验，我们发现Dijkstra算法在计算单源最短路径时表现出色，但是在计算多源最短路径时效率较低。

而Floyd-Warshall算法在计算多源最短路径时表现出色，但是对于大型网络的单源最短路径计算则需要较长的时间。

五、性能评估：为了评估算法的性能，我们对不同规模的交通网络进行了测试，并记录了算法的计算时间。

实验结果显示，随着交通网络规模的增大，Dijkstra算法的计算时间呈指数级增长，而Floyd-Warshall算法的计算时间则呈多项式级增长。

因此，在处理大型网络时，Floyd-Warshall算法具有一定的优势。

六、实际应用：最短路径算法在实际应用中有着广泛的用途。

例如，在交通规划中，最短路径算法可以帮助我们找到最优的行车路线，减少交通拥堵。

基于人工智能的智慧交通路径规划实验报告一、实验背景随着城市化进程的加速和汽车保有量的不断增加，交通拥堵问题日益严重，给人们的出行带来了极大的不便。

为了提高交通效率，优化出行体验，智慧交通系统应运而生。

其中，基于人工智能的路径规划技术作为智慧交通系统的核心组成部分，具有重要的研究价值和应用前景。

二、实验目的本实验旨在研究基于人工智能的智慧交通路径规划算法，通过对比不同算法的性能，寻求一种能够在复杂交通环境下快速准确地为出行者提供最优路径的解决方案。

三、实验原理基于人工智能的智慧交通路径规划主要依赖于机器学习和深度学习算法。

常见的算法包括蚁群算法、遗传算法、深度强化学习算法等。

这些算法通过对交通网络的建模和分析，利用历史交通数据和实时交通信息，预测道路拥堵情况，从而为出行者规划出最优路径。

四、实验设备与环境1、硬件设备：高性能计算机、服务器、传感器等。

2、软件环境：Python 编程语言、TensorFlow 深度学习框架、交通仿真软件等。

五、实验数据1、历史交通数据：包括车流量、车速、道路占有率等。

2、实时交通数据：通过传感器、摄像头等设备采集的实时路况信息。

六、实验过程1、数据预处理对历史交通数据进行清洗和整理，去除异常值和缺失值。

将数据进行标准化处理，以便后续算法的使用。

2、算法选择与实现选择蚁群算法、遗传算法和深度强化学习算法进行路径规划。

利用 Python 语言实现所选算法，并对算法进行优化和调整。

3、模型训练使用预处理后的数据对算法模型进行训练。

通过调整参数，提高模型的准确性和收敛速度。

4、实验测试在不同的交通场景下，对训练好的模型进行测试。

比较不同算法在路径规划准确性、计算时间、适应性等方面的性能。

七、实验结果与分析1、路径规划准确性蚁群算法在较短距离的路径规划中表现较好，但对于复杂的交通网络，容易陷入局部最优解。

遗传算法能够在较大的搜索空间中找到较优解，但计算时间较长。

深度强化学习算法在处理复杂交通环境和动态变化的路况时表现出色，能够提供更准确的路径规划。

算法分析与设计实验报告第 5 次实验使用贪心法求出给定图各点的最短路径，并计算算法的执行时间，分析算法的有效性。

已知一个有向网络 G=(V,E)和源点 V1，如上所示，求出从源点出发到图中其余顶点的最短路径。

1 用邻接矩阵表示有向图，并进行初始化，同时选择源点；}手动输入实现实验所给图形：随机数产生图的权值：通过这次实验，我回顾了回溯法求解最短路径问题，在其中加入了舍伍德附录：完整代码#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<time.h>#define maxint 1000int c[200][200]={0};void Dijkstra(int n,int v,int dist[],int prev[]){ bool s[maxint];for(int i=1;i<=n;i++){dist[i]=c[v][i];s[i]=false;if(dist[i]==maxint) prev[i]=0;else prev[i]=v;} //找到第一个可行源点 s[]标志，记录prev[]前一个点dist[v]=0;s[v]=true;for(int i=1;i<n;i++){int temp=maxint;int u=v;for(int j=1;j<=n;j++){if((!s[j])&&(dist[j]<temp)){u=j;temp=dist[j];}}s[u]=true;for(int j=1;j<=n;j++){int newdist=dist[u]+c[u][j];if(newdist<dist[j]){dist[j]=newdist;prev[j]=u;}}}}int main(){int n,v;printf("请输入顶点数： ");scanf("%d",&n);//printf("路径： ");srand(time(0));for(int i=1;i<n+1;i++){for(int j=1;j<n+1;j++){/* scanf("%d",&c[i][j]);*/ ///手动输入if(i!=j){if((c[j][i]==0)||(c[j][i]==1000))c[i][j]=rand()%100+1;else c[i][j]=1000;if(c[i][j]>50) c[i][j]=1000;}}}printf("请输入源点： ");scanf("%d",&v);int dist[n+1],prev[n+1];printf("\n路径：\n");for(int i=1;i<n+1;i++){for(int j=1;j<n+1;j++)printf("%5d ",c[i][j]);printf("\n");}Dijkstra(n,v,dist,prev);for(int i=1;i<n+1;i++){printf("\n%d到%d的最短路径为：%d",v,i,dist[i]);}}。

gnss设计实验报告GNSS设计实验报告GNSS（全球导航卫星系统）是一种利用卫星信号进行地面定位的技术，它已经被广泛应用于航空、航海、车辆导航和地理信息系统等领域。

为了验证GNSS 系统的性能和精度，我们进行了一系列的实验，并在本报告中进行了详细的记录和分析。

实验一：静态定位精度测试我们在一个空旷的开阔地区选择了几个固定的测量点，分别使用GNSS接收机进行定位，并记录了每个点的经纬度坐标。

通过对比实际测量值和接收机给出的定位结果，我们发现GNSS系统的静态定位精度非常高，定位误差在几米以内。

实验二：动态定位精度测试在车辆上安装了GNSS接收机，并进行了一段距离的行驶。

通过对比实际行驶路线和接收机给出的定位结果，我们发现GNSS系统在动态环境下的定位精度也非常高，定位误差在十米以内。

实验三：多路径效应测试我们在城市中心和郊区进行了多路径效应测试。

通过对比城市中心和郊区的测试结果，我们发现城市中心的多路径效应更加明显，定位误差更大。

这表明在复杂的城市环境中，GNSS系统的定位精度可能会受到影响。

实验四：卫星遮挡测试我们在建筑物高楼和密集树木下进行了卫星遮挡测试。

通过对比不同环境下的测试结果，我们发现在遮挡物较多的环境下，GNSS系统的定位精度会受到影响，甚至可能无法正常工作。

通过以上一系列的实验，我们对GNSS系统的性能和精度有了更深入的了解。

虽然GNSS系统在大部分情况下具有很高的定位精度，但在复杂环境下可能会受到影响。

因此，在实际应用中，需要结合实际情况，采取相应的措施来保证GNSS系统的定位精度和可靠性。

希望我们的实验报告能对GNSS系统的设计和应用提供一定的参考和帮助。

智能循迹小车实验报告一、实验目的本次实验旨在设计并实现一款能够自主循迹的智能小车，通过传感器检测路径信息，控制小车的运动方向，使其能够沿着预定的轨迹行驶。

通过本次实验，深入了解自动控制、传感器技术和单片机编程等方面的知识，提高实际动手能力和问题解决能力。

二、实验原理1、传感器检测本实验采用红外传感器来检测小车下方的黑线轨迹。

红外传感器由红外发射管和接收管组成，当发射管发出的红外线照射到黑色轨迹时，反射光较弱，接收管接收到的信号较弱；当照射到白色区域时，反射光较强，接收管接收到的信号较强。

通过比较接收管的信号强度，即可判断小车是否偏离轨迹。

2、控制算法根据传感器检测到的轨迹信息，采用 PID 控制算法（比例积分微分控制算法）来计算小车的转向控制量。

PID 算法通过对误差（即小车偏离轨迹的程度）进行比例、积分和微分运算，得到一个合适的控制输出，使小车能够快速、准确地回到轨迹上。

3、电机驱动小车的动力由直流电机提供，通过电机驱动芯片（如 L298N）来控制电机的正反转和转速。

根据控制算法计算出的转向控制量，调整左右电机的转速，实现小车的转向和前进。

三、实验器材1、硬件部分单片机开发板（如 STM32 系列）红外传感器模块直流电机及驱动模块电源模块小车底盘及车轮杜邦线、面包板等2、软件部分Keil 等单片机编程软件串口调试助手四、实验步骤1、硬件搭建将红外传感器模块安装在小车底盘下方，使其能够检测到黑线轨迹。

将直流电机与驱动模块连接，并安装在小车底盘上。

将单片机开发板、传感器模块、驱动模块和电源模块通过杜邦线连接起来，搭建好实验电路。

2、软件编程使用单片机编程软件，编写传感器检测程序、控制算法程序和电机驱动程序。

通过串口调试助手，将编写好的程序下载到单片机开发板中。

3、调试与优化启动小车，观察其在轨迹上的行驶情况。

根据小车的实际行驶情况，调整 PID 控制算法的参数，优化小车的循迹性能。

不断测试和改进，直到小车能够稳定、准确地沿着轨迹行驶。

一、三角形问题逻辑覆盖法1Scanner input=new Scanner(System.in);2double a=input.nextDouble();3double b=input.nextDouble();4double c=input.nextDouble();5boolean isTriangle=true;6if(a<1||a>200||b<1||b>200||c<1||c>200){7System.out.println("输入数据非法\n");}8else if((a+b)<=c||(a+c)<=b||(c+b)<=a){9System.out.println("非三角形\n");}10else if(a==b&&b==c&==c){11System.out.println("等边三角形\n");}12else if(a==b||b==c||a==c){13if(a*a==b*b+c*c||b*b==a*a+c*c||c*c==a*a+b*b){ 14System.out.println("等腰直角三角形\n");15}else{System.out.println("等腰三角形\n");}}16else if(a*a==b*b+c*c||b*b==a*a+c*c||c*c==a*a+b*b){ 17System.out.println("直角三角形\n");}18else System.out.println("一般三角形\n");程序结构图语句：1、2、3、4、5、7、9、11、14、15、17、18路径：共七条路径（1）1-2-3-4-5-6-7（2）1-2-3-4-5-6-8-9（3）1-2-3-4-5-6-8-10-11（4）1-2-3-4-5-6-8-10-12-13-14（5）1-2-3-4-5-6-8-10-12-13-15（6）1-2-3-4-5-6-8-10-12-16-17（7）1-2-3-4-5-6-8-10-12-16-18判定：（1）a<1||a>200||b<1||b>200||c<1||c>200 （节点6）（2）(a+b)<=c||(a+c)<=b||(c+b)<=a （节点8）（3）a==b&&b==c （节点10）（4）a==b||b==c||a==c （节点12）（5）a*a==b*b+c*c||b*b==a*a+c*c||c*c==a*a+b*b （节点13）（6）a*a==b*b+c*c||b*b==a*a+c*c||c*c==a*a+b*b （节点16）条件：（1）a<1||a>200||b<1||b>200||c<1||c>200 (1.1-1.6)（2）(a+b)<=c||(a+c)<=b||(c+b)<=a (2.1-2.3)（3）a==b&&b==c (3.1,3.2)（4）a==b||b==c||a==c (4.1,4.2,4.3)（5）a*a==b*b+c*c||b*b==a*a+c*c||c*c==a*a+b*b (5.1,5.2,5.3) （6）a*a==b*b+c*c||b*b==a*a+c*c||c*c==a*a+b*b (6.1,6.2,6.3)1、语句覆盖/路径覆盖2、判定覆盖3、条件覆盖/判定条件覆盖二、NextDate问题基路径方法1.Scanner input=new Scanner(System.in);2.int year=input.nextInt(),input.nextInt(),day=input.nextInt();3.int tomorrowday=day,tomorrowmonth=month,tomorrowyear=year;4.if(year<1900||year>2100||month<1||month>12||day<1||day>31) {5.System.out.printf("输入日期非法");System.exit(-1);}6.else if((month==4||month==6||month==9||month==11)&&(day==31)){7.System.out.printf("输入日期不存在\n");System.exit(-1);}8.else if((year%400==0||(year%100!=0&&year%4==0))&&month==2&&day>29){9.System.out.printf("输入日期不存在\n");System.exit(-1);}10.elseif((!(year%400==0||(year%100!=0&&year%4==0))&&month==2&&day>28)){11.System.out.printf("输入日期不存在\n");System.exit(-1);}12.else if((month==4||month==6||month==9||month==11)&&day==30)13.{ tomorrowmonth++;14.tomorrowday=1; }15.elseif((month==1||month==3||month==5||month==7||month==8||month==10)&&day==31)16.{ tomorrowmonth++;17.tomorrowday=1;}18.else if(month==12&&day==31)19.{ tomorrowyear++;20.tomorrowmonth=1;21.tomorrowday=1;}22.else if(month==2&&(year%400==0||(year%100!=0&&year%4==0))&&day==29)23.{ tomorrowmonth++;24.tomorrowday=1;}25.elseif(month==2&&(!(year%400==0||(year%100!=0&&year%4==0)))&&day==28)26.{ tomorrowmonth++;27.tomorrowday=1;}28.else{ tomorrowday++;}29.System.out.println("nextdayis\n"+tomorrowyear+"/"+tomorrowmonth+"/"+tomorrowday);程序结构图基路径数量：分支节点：4、6、8、10、12、15、18、22、25基路径数量9+1=10基路径：（1）最长的路径：Start-1-2-3-4-6-8-10-12-15-18-22-25-26-27-29-End （2）节点4翻转：Start-1-2-3-4-5-29-End（3）节点6翻转：Start-1-2-3-4-6-7-29-End（4）节点8翻转：Start-1-2-3-4-6-8-9-29-End（5）节点10翻转：Start-1-2-3-4-6-8-10-11-29-End（6）节点12翻转：Start-1-2-3-4-6-8-10-12-13-14-29-End（7）节点15翻转：Start-1-2-3-4-6-8-10-12-15-16-17-29-End（8）节点18翻转：Start-1-2-3-4-6-8-10-12-15-18-19-20-21-29-End （9）节点22翻转：Start-1-2-3-4-6-8-10-12-15-18-22-23-24-29-End （10）节点25翻转：Start-1-2-3-4-6-8-10-12-15-18-22-25-28-29-End三、佣金问题数据流测试方法1.double lockprice=45,stockprice=30,barrelprice=25;2.double totallocks=0,totalstocks=0,totalbarrels=0;3.double commission;4.Scanner input=new Scanner(System.in);5.System.out.print("Input the locks,stocks and barrels:\n");6.int locks=input.nextInt(),stocks=input.nextInt(),barrels=input.nextInt();7.if(1>locks||locks>70||1>=stocks||locks>=80||1>=barrels||barrels>=90){8.System.out.println("输入错误");System.exit(-1);}9.totallocks=totallocks+locks;10.totalstocks=totalstocks+stocks;11.totalbarrels=totalbarrels+barrels;12. doublelocksales=lockprice*totallocks,stocksales=stockprice*totalstocks,barrelsales=barrelprice*totalbarrels,sales=locksales+stocksales+barrelsales;13.if(sales>1800){mission=0.10*1000;mission=commission+0.15*800;mission=commission+0.20*(sales-1800);}17.else if(sales>1000){mission=0.10*1000;mission=commission+0.15*(sales-1000);}20.else commission=0.10*sales;21.System.out.print("commission is$:"+commission);程序流程图定义—使用路径：locks：（1）6-7 是定义—清除路径（2）2-3-4-5-6-7-9 是定义—清除路径stocks：（1）6-7 是定义—清除路径（2）6-7-9-10 是定义—清除路径barrels：（1）6-7 是定义—清除路径（2）6-7-9-10-11 是定义—清除路径sales：（1）12-13 是定义—清除路径（2）12-13-14-15-16 是定义—清除路径（3）12-13-17 是定义—清除路径（4）12-13-17-18-19 是定义—清除路径（5）12-13-17-20 是定义—清除路径commission：（1）14-15-16-21 不是定义—清除路径（2）15-16-21 不是定义—清除路径（3）16-21 是定义—清除路径（4）18-19-21 不是定义—清除路径（5）19-21 是定义—清除路径（6）20-21 是定义—清除路径分析：locks、stocks、barrels与sales没有非定义清除路径，commission却有3条非定义—清除路径，所以该变量在使用之前可能被定义两次或多次，可将14-15-16三条语句合并成一条一句，18-19两条语句合并成一条语句，减少缺陷。