最优路径

前端使用 Konva 实现可视化设计器（15）- 自定义连接点、连接优化前面，本示例实现了折线连接线，简述了实现的思路和原理，也已知了一些缺陷。本章将处理一些缺陷的同时，实现支持连接点的自定义，一个节点可以定义多个连接点，最终可以满足类似图元接线的效果。

前端使用 Konva 实现可视化设计器（14）- 折线 - 最优路径应用【代码篇】话接上回《前端使用 Konva 实现可视化设计器（13）- 折线 - 最优路径应用【思路篇】》，这一章继续说说相关的代码如何构思的，如何一步步构建数据模型可供 AStar 算法进行路径规划，最终画出节点之间的连接折线。

前端使用 Konva 实现可视化设计器（13）- 折线 - 最优路径应用【思路篇】这一章把直线连接改为折线连接，沿用原来连接点的关系信息。关于折线的计算，使用的是开源的 AStar 算法进行路径规划，启发方式为曼哈顿距离，且不允许对角线移动。

机器人中的数值优化（十九）—— SOCP锥规划应用：时间最优路径参数化(TOPP)本系列文章主要是我在学习《数值优化》过程中的一些笔记和相关思考，主要的学习资料是深蓝学院的课程《机器人中的数值优化》和高立编著的《数值最优化方法》等，本系列文章篇数较多，不定期更新，上半部分介绍无约束优化，下半部分介绍带约束的优化，中间会穿插一些路径规划方面的应用实例

小胡说人工智能

基于GBDT+Tkinter+穷举法按排队时间预测最优路径的智能导航推荐系统——机器学习算法应用(含Python工程源码)+数据集（四）本项目的核心是利用百度地图API获取步行时间和借助GBDT（梯度提升决策树）模型进行排队时间的预测。它旨在为用户提供一种自主选择多个目的地的功能，然后系统会输出最佳路线规划的结果，并根据用户的选择提供智能化的建议。