【无人机物流路径规划】基于Q-learning的无人机物流路径规划研究（Python代码实现）

随着电子商务与城市物流需求的爆发式增长，传统地面配送模式面临交通拥堵、成本高昂等瓶颈。无人机物流凭借灵活性与低成本优势，成为解决"最后一公里"配送难题的关键技术。然而，复杂城市环境中的动态障碍物、三维空间结构、气象变化及续航限制，对路径规划算法提出严峻挑战。本文系统研究基于Q-learning的无人机物流路径规划方法，通过三维栅格建模、动态奖励函数设计及多智能体协同框架，实现路径最优性提升40%、

【无人机3D路径规划】基于非支配排序遗传算法NSGAII的无人机3D路径规划研究（Matlab代码实现）

非支配排序遗传算法（NSGA）是一种多目标优化算法，旨在解决具有多个目标函数的优化问题。NSGA是在遗传算法的基础上发展而来的，它通过一种称为"非支配排序"的策略，将解空间中的个体分为不同的等级，并通过交叉和变异等遗传操作来搜索适应于多个目标的优质解。NSGA首先对种群中的个体进行非支配排序，即根据个体之间的优劣关系将其划分为多个不同的前沿等级。一个个体如果在某个目标函数上优于另一个个体且不劣于另

[ABC423D]Long Waiting题解

这是一道关于餐厅顾客进出管理的模拟题。题目描述一个最多容纳K人的餐厅，N组顾客按时间顺序到达并排队。每组顾客在同时满足两个条件时才能进入餐厅：1)位于队首；2)当前餐厅人数+该组人数不超过K。需要计算每组进入餐厅的时间。 解题思路是使用优先队列管理正在用餐的顾客，按离开时间排序。维护当前餐厅人数，当新顾客到达时，若餐厅已满，则不断移除最早离开的顾客直到有空位。时间复杂度为O(N log N)，适合