Программу Для Нахождения Кратчайшего Пути
Задача поиска кратчайшего пути на графе может быть определена. При выполнении лабораторной работы для каждого задания требуется написать программу.
- Программа Для Перезагрузки Удаленного Компьютера
- Программа Для Скачивания
- Программа Для Обновления Драйверов
Данный проект сделала Маркова Дарья ученица Лицея №128. Руководитель Коноплёва Светлана Васильева.
В 2015 я участвовала во Всероссийском конкурсе «Шаги в науку». С работой ездила в город Сочи, стала лауреатом первой степени.Тема проекта - «Решение задач с помощью графов». В 2016 году я расширила работу с графами. Мне стало интересно находить кратчайшие пути от одной из вершин графа до всех остальных. В проекте я решаю задачи на нахождение кратчайшего пути в графах с помощью алгоритма Дейкстры и алгоритма перебора. Составлена программа, с помощью которой найден кратчайший путь в графе. Кратчайший путь рассматривается при помощи математического объекта, называемого графом.
Кратчайший путь – это путь в графе, то есть последовательность вершин и ребер,инцидентных двум соседним вершинам, и его длина. Благодаря своему широкому применению, теория о нахождении кратчайших путей в последнее время интенсивно развивается. Нахождение кратчайшего пути используется практически везде, начиная от нахождения оптимального маршрута между двумя объектами на местности (например, кратчайший путь от дома до школы), в системах авиации, для нахождения оптимального маршрута при перевозках, коммутации информационного пакета в Internet. Существуют разные алгоритмы нахождения кратчайшего пути в графах.Алгоритм перебора является алгоритмом поиска оптимального решения. При этом решение конструируется постепенно.
Алгоритм Дейкстры разработан для нахождения кратчайшего пути между заданным узлом и любым другим узлом сети. Он изобретен нидерландским учёным Эдсгером Дейкстройв 1959 году. С помощью этих алгоритмов можно, например, узнать какую последовательность дорог лучше использовать, чтобы добраться из одного города до каждого из многих других, или в какие страны выгодней экспортировать нефть. Минусом данного метода является невозможность обработки графов, в которых имеются ребра с отрицательным весом, т. Если, например, некоторая система предусматривает убыточные для фирмы маршруты.
Школьники могут столкнуться с задачами по данной теме. Например: на математических кружках, факультативах, олимпиадах. При написании работы была поставлена цель: познакомиться с алгоритмами поиска кратчайшего пути в графе. Для достижения цели были поставлены следующие задачи: 1. Узнать историю происхождения алгоритмов поиска кратчайшего пути в графе.
Познакомиться с основными понятиями теории графов. Благодарственное письмо чистый бланк скачать. Применить алгоритмы поиска кратчайшего пути в графах в задачах. 4.Составить программу для нахождения кратчайшего пути в графах. Объектом исследования являются математические графы. Предметом исследования являются задачи на нахождение кратчайшего пути в графах.
Проблема исследования: эффективность алгоритмов поиска кратчайшего пути в графе. Гипотеза: нахождение кратчайшего пути в графе с использованием разных алгоритмов имеет практическое значение и позволяет решать задачи реального содержания. Актуальность темы обусловлена большим интересом в современной науке. Рассмотрение вопросов, связанных с данной темой, носит как теоретическую, так и практическую значимость. Теоретическое значение проблемы алгоритмов нахождения кратчайшего пути заключается в том, что она находится на стыке сразу нескольких научных дисциплин. Эти алгоритмы применяются для решения целого ряда практических задач: составление расписания, нахождение оптимальных маршрутов, оптимизация статистических моделей экономических сетей, сетевой маркетинг.
Уличная печь может принести много пользы и жителю глубинки, и горожанину-дачнику. Построить уличную печь своими руками много проще, чем домовую, однако нужно принять меру по защите ее от погодных условий. 
Эта теория притягательна тем, что при всей своей наглядности помогает решать серьезные математические и прикладные проблемы. Методы исследования: изучение и анализ литературы, сравнение, обобщение, моделирование, наглядность, практическое применение. Родившись, при решении головоломок и занимательных игр теория графов в настоящее время стала доступным средством решения вопросов, относящихся к широкому кругу проблем. На языке графов условия задач приобретают наглядность, что упрощает их решение. Программу im magician. Алгоритм Дейкстры и алгоритм перебора – алгоритмы, с помощью которых, находят кратчайшие пути от одной из вершин графа до всех остальных. Алгоритм Дейкстры работает для графов без рёбер отрицательного веса. Проведенное исследование показало: 1.
Интерес к нахождению кратчайшего пути с помощью алгоритма Дейкстры и алгоритма перебора обусловлен практической ценностью. К задачам на нахождение кратчайшего пути сводятся многие другие задачи выбора наиболее экономичного маршрута на карте дорог. Существуют другие математические способы решения, но часто методы, основанные на теории графов, наименее трудоемкие.
Учение о графах, то есть о геометрических схемах, представляющих собой системы линий, соединяющих заданные точки, объединяет геометрическую наглядность с математической содержательностью. Теория графов применяется в экономике, биологии, физике, психологии и других областях науки и техники. Задачи в проекте можно решить ручным способом, так как граф небольшой, но решение задачи на компьютере является принципиальным, так как мы намерены получить алгоритмы, применяемые для произвольных графов. Проблема нахождения кратчайшего пути в графах привлекает внимание ученых. Существуют другие алгоритмы нахождения кратчайшего пути.
Программа Для Перезагрузки Удаленного Компьютера
Исследования в этом направлении будут продолжены. Я планирую расширить работу по данной теме, пополняя ее практическими задачами. Результаты работы могут применяться в различных областях знаний, трансформироваться для эффективности любых измерений.
В данной статье я хочу показать как реализовать волновой алгоритм и мою модификацию его для работы с динамическими объектами в unity3d. Область применения Данный метод подходит для 2д игр.
А его модификация для нахождения пути к движущимся объектам. Область применения очень обширная и затрагивает множество игровых жанров и ситуаций, например:. Игры жанра ТД. Где игровые локации удобно представлять в виде матрицы проходимости, к примеру 0 — участок по которому можно перемещаться, -1 — область недоступная для перемещения, -2 — ловушка и т.д.;. Стратегические игры, особенно пошаговые. Например бои в серии игр “Герои Меча и Магии”;.
Платформеры;. Шашки, шахматы, змейка и другие. Обоснование написания статьи В интернете достаточно много статьей по работе с алгоритмами нахождения кратчайшего пути, но при этом все равно постоянно создают темы на форумах, задают вопросы “как найти путь до объекта”. Я выделил несколько причин почему эта статья имеет право на существование:. Для unity3d реализовано много алгоритмов нахождения кратчайших путей в виде ассетов, то есть готовых решений. Но иногда стоит не брать готовое решение, а написать свое, оптимальное конкретно к вашему случаю.
Тем более если в игре много объектов, то плохая реализация алгоритма может сильно повлиять на производительность. И тем более производительность пострадает если этих объектов много и они меняют свое местоположение;.
Стандартный вариант волнового алгоритма — не самый оптимальный вариант для динамических объектов, поэтому я хочу показать его модификацию, которую разработал во время работы над своей стратегической игрой;. В интернете нету хороших, простых, статей на тему реализации волнового алгоритма в unity3d. Описание волнового алгоритма Есть стартовая позиция S и точка F, до которой нужно добраться избегая препятствий кратчайшим путем. Волновой алгоритм один из самых быстрых и эффективных, но забегая вперед расскажу почему он не идеальный для нахождения пути к движущимся объектам. В случае, если объект стоит на месте, мы можем один раз найти путь к нему и начать двигаться.
Но если же этот объект двигается, то нам нужно пересчитывать путь к нему каждый игровой такт, то есть каждый вызов метода Update. А если у вас в игре участвуют сотни-тысячи юнитов? И каждый считает путь, да еще и каждый вызов метода Update? Например сражение 500 на 500, при 30 кадров в секунду, придется вызывать метод FindPath 1000. 30 = 30 000 раз в секунду.
Для работы нам потребуется дискретное рабочее поле, или просто карта локации представленная в матричном виде.1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 0 0 0 0 0 0 0 0 -1 -1 0 0 0 0 0 0 0 0 -1 -1 0 0 0 0 0 0 0 0 -1 -1 0 0 -1 -1 -1 -1 0 0 -1 -1 0 0 0 0 0 0 0 0 -1 -1 0 0 0 0 0 0 0 0 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 Пример карты локации (или матрицы проходимости): -1 — непроходимый участок, стена или бревно. 0 — проходимый участок.
Алгоритм Инициализация Пометить стартовую ячейку 0 d:= 0 Распространение волны ЦИКЛ ДЛЯ каждой ячейки loc, помеченной числом d пометить все соседние свободные не помеченные ячейки числом d + 1 КЦ d:= d + 1 ПОКА (финишная ячейка не помечена) И (есть возможность распространения волны, шаг. Мне статья нравится. Особенно нравится подход, когда пробуют все своими руками.
Но есть пара замечаний. 1) Вы используете термины, которе тут абсолютно лишние: «окрестности Мура», «окрестности фон Неймана». Статья написана для неискушенного пользователя, а вот такие термины, как бы намекают на очень сильную связь с научным трактатом. А ведь можно было смело без терминов обойтись. 2) Либо у конкретно вашей реализации, либо у волнового алгоритма в целом нету возможности задать «проходимость клетки», то есть поиск пути в ситуации, где клетки могут быть пройдены с разной скоростью и «кратчайший»!= «оптимальный».
Например может будет быстрее пробежать по мосту, чем плыть через реку. 2) Конкретно в моей реализации нету возможности. А вообще такая возможность есть. Тогда нужно клетке с плохой проходимостью ставить не 0, а например 2 если это поле, 4 если это болото и тд. В таком случае нужно будет поправить проверку на «уже помеченную клетку», так как сравнение с 0 не подойдет.
Если будет необходимость, могу описать как это сделать или помочь в реализации. В эту стаью не включал, так как не хотел усложнять. Цель — максимально доступно и понятно описать алгоритм на практическом примере. Не знаю, что там с локальным оптимумом, я говорю конкретно вот об этом: Теперь нам всеголишь нужно пройтись по соседним клеткам. Посчитать расстояние с каждой соседней клетки до объекта F и переместиться в ячейку с минимальным расстоянием. И следующим за ним куском кода. То есть, автор взял волновой алгоритм и выкинул из него волновой алгоритм.
Программа Для Скачивания
И теперь объект не ищет маршрут, а просто как по компасу стремится сократить расстояние между собой и целью. Что будет, если на пути его окажется препятствие — представить не трудно. Код можно значительно ускорить и немного обезопасить: 1. Ограничить количество шагов поиска пути, т.к. Если юнит окажется заперт то алгоритм зациклится. Значительно увеличить скорость поиска пути можно проверяя только граничные клетки.
Для этого можно сохранять их в массив например. Новые граничные клетки соответственно сохранять во второй массив и в конце итерации обменивать массивы местами.
Программа Для Обновления Драйверов
Тогда не придется при каждой итерации просматривать всю карту, это значительно повышает скорость работы. Особенно на очень запутанных картах.