3.3.2 估价函数(evaluation function) g(x)为从初始节点S 0 到节点x已经付出的代价； h(x)是启发函数： 估价函数f(x)是从初始节点S 0 到达节点x处已 付出的代...
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By introducing the heuristic evaluation function, the exploring random tree can grow in the direction of target point. The regression analysis, which avoids local minima, enhances the capability of searching unknown space.3.
算法引入启发式估价函数,使得随机树易于朝目标点方向生长,同时运用回归分析生成新节点,避免了可能产生的局部极小,增强了算法搜索未知空间的能力。
参考来源 - 自主移动机器人运动规划的若干算法研究·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
本文根据工艺要求设计了四种典型的排样模式，归纳出两个启发式估价函数。
Four typical layout models are constructed and two heuristic estimate functions are presented in this paper.
提出了一种基于估价函数的启发式生成uio序列的算法，通过分析比较该算法能更有效地产生UIO序列。
A heuristic algorithm based on evaluation function for UIO sequence generation is proposed, this algorithm can efficiently generate UIO sequence.
提出用重建的图像的质量来估价运动参数误差，并给出了误差面积和轮廓转折率误差二个函数。
A method of estimation of motion parameter error based on the quality of reconstructed image is suggested. That area error and contour transition turn error is used to be quality criteria.
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