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小O地图EXE版0.9.4.0：高效数据挖掘与可视化工具

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小O地图
下载需积分: 0 | 107.44MB | 更新于2024-12-08 | 146 浏览量 | 266 下载量 举报 收藏
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1. 地图数据挖掘与处理工具：小O地图是一款专业的地图数据挖掘和处理软件，它能够从互联网上收集和整合大量的地图数据，并通过一系列的算法和工具对这些数据进行分析和处理。这对于需要地图数据进行商业决策、城市规划、交通管理等领域的专业人士非常有用。 2. 可视化图表功能：小O地图不仅仅停留在数据的挖掘和处理层面，它还提供了强大的可视化图表功能。通过将复杂的地图数据转换为直观的图表形式，用户能够更加快速和准确地理解数据背后的信息，提高工作效率。 3. 易用性：该软件具备良好的用户体验设计，使其操作简便，即使是没有专业背景的普通用户也能够快速上手。这大大降低了使用门槛，让更多的人可以享受到地图数据的价值。 4. 高效的性能：小O地图在设计和开发过程中注重性能的优化，这保证了软件的运行效率和处理数据的速度。高效的性能让用户在处理大规模数据集时，也能获得流畅的使用体验。 5. 稳定性：软件的稳定性是用户非常关注的一个方面，尤其是在执行复杂的数据分析任务时。小O地图在保证功能丰富的同时，也确保了软件运行的稳定，不会因为程序错误导致数据丢失或分析结果出错。 6. 定制开发服务：除了提供标准的软件产品，小O地图还提供个性化定制开发服务。这意味着用户可以根据自己独特的业务需求和应用场景，定制特定的功能或模块，以满足更加专业和具体的应用目标。 7. 软件版本：本次介绍的版本为小O地图EXE版0.9.4.0，这表明软件已经发展到一定阶段，具有一定的功能积累和优化改进。用户可以根据版本号判断软件的新旧程度以及可能支持的功能范围。 8. 标签："xomap 小O地图"：这指明了软件的别名或者主要关键字，有助于用户在搜索或讨论时快速定位到这款软件。 9. 软件文件名称："xomap0.9.4.0"：这是软件的文件命名，用户可以通过这个名称来识别和下载对应的软件版本。 通过以上知识点的介绍，可以看出小O地图EXE版0.9.4.0不仅具备强大的地图数据处理能力，还拥有用户友好的操作界面和高度的定制化能力，能够为用户提供全面的地图数据解决方案。对于寻求地图数据深度挖掘、分析和应用的用户来说，这是一款值得推荐的工具软件。

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我提供的是一个标准粒子群算法在二维层面的避障算法，请根据该算法改成在三维层面的避障算法（障碍物要求一个圆柱和两个球体）。 import numpy as np from scipy import interpolate import matplotlib.pyplot as plt import pylab as mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 地图模型类 class Model: def __init__(self, start, target, bound, obstacle, n, vpr=0.1): [self.xs, self.ys], [self.xt, self.yt] = start, target [[self.xmin, self.xmax], [self.ymin, self.ymax]] = bound self.vxmax, self.vxmin = vpr * (self.xmax - self.xmin), -vpr * (self.xmax - self.xmin) self.vymax, self.vymin = vpr * (self.ymax - self.ymin), -vpr * (self.ymax - self.ymin) self.xobs = np.array([obs[0] for obs in obstacle]) self.yobs = np.array([obs[1] for obs in obstacle]) self.robs = np.array([obs[2] for obs in obstacle]) self.n = n def straight_path(self): return np.linspace(self.xs, self.xt, self.n + 2)[1:-1], np.linspace(self.ys, self.yt, self.n + 2)[1:-1] def random_path(self): return np.random.uniform(self.xmin, self.xmax, self.n), np.random.uniform(self.ymin, self.ymax, self.n) def random_velocity(self): return np.random.uniform(self.vxmin, self.vxmax, self.n), np.random.uniform(self.vymin, self.vymax, self.n) # 路径规划和碰撞检测 def plan_path(x, y, model): XS = np.insert(np.array([model.xs, model.xt]), 1, x) YS = np.insert(np.array([model.ys, model.yt]), 1, y) TS = np.linspace(0, 1, model.n + 2) tt = np.linspace(0, 1, 100) f1 = interpolate.UnivariateSpline(TS, XS, s=0) f2 = interpolate.UnivariateSpline(TS, YS, s=0) xx, yy = f1(tt), f2(tt) dx, dy = np.diff(xx), np.diff(yy) L = np.sum(np.sqrt(dx ** 2 + dy ** 2)) d = np.sqrt((xx[:, None] - model.xobs) ** 2 + (yy[:, None] - model.yobs) ** 2) violation = np.sum(np.clip(1 - d / model.robs, 0, None).mean(axis=0)) return xx, yy, L, violation # 画图函数 def draw_path(model, x, y, xx, yy, title='路径规划'): plt.title(title) plt.scatter(model.xs, model.ys, label='起点', marker='o', color='red') plt.scatter(model.xt, model.yt, label='终点', marker='*', color='green') theta = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100) for i in range(len(model.robs)): plt.fill(model.xobs[i] + model.robs[i] * np.cos(theta), model.yobs[i] + model.robs[i] * np.sin(theta), 'gray') plt.scatter(x, y, label='决策点', marker='x', color='blue') plt.plot(xx, yy, label='路径') plt.legend() plt.grid() plt.axis('equal') plt.show() # PSO路径规划 def pso_path_planning(model, T=200, swarm_size=100, w_max=0.9, w_min=0.4, c1=1.5, c2=1.5): # 初始化种群 swarm = [] for i in range(swarm_size): if i == 0: x, y = model.straight_path() else: x, y = model.random_path() vx, vy = model.random_velocity() xx, yy, L, violation = plan_path(x, y, model) swarm.append({ 'position': np.array([x, y]), 'velocity': np.array([vx, vy]), 'best_position': np.array([x.copy(), y.copy()]), 'cost': L * (1 + violation * 100), 'is_feasible': violation == 0 }) gbest = sorted(swarm, key=lambda p: p['cost'])[0] # PSO迭代 costs = [] for t in range(T): w = w_max - (w_max - w_min) * t / T for particle in swarm: # 更新速度和位置 r1, r2 = np.random.rand(), np.random.rand() particle['velocity'] = w * particle['velocity'] + \ c1 * r1 * (particle['best_position'] - particle['position']) + \ c2 * r2 * (gbest['position'] - particle['position']) # 速度限制 particle['velocity'] = np.clip(particle['velocity'], np.array([model.vxmin, model.vymin])[:, None], np.array([model.vxmax, model.vymax])[:, None]) # 更新位置 particle['position'] += particle['velocity'] # 位置限制 particle['position'][0] = np.clip(particle['position'][0], model.xmin, model.xmax) particle['position'][1] = np.clip(particle['position'][1], model.ymin, model.ymax) # 计算新路径 xx, yy, L, violation = plan_path(particle['position'][0], particle['position'][1], model) # 更新个人最佳 new_cost = L * (1 + violation * 100) if new_cost < particle['cost']: particle['best_position'] = particle['position'].copy() particle['cost'] = new_cost particle['is_feasible'] = violation == 0 # 更新全局最佳 if particle['cost'] < gbest['cost']: gbest = particle.copy() costs.append(gbest['cost']) print(f"第{t + 1}代: cost={gbest['cost']:.2f}") return gbest, costs if __name__ == '__main__': # 创建模型 start = [0.0, 0.0] target = [5.0, 4.0] bound = [[-10.0, 10.0], [-10.0, 10.0]] obstacle = [[1.5, 4.5, 1.3], [4.0, 3.0, 1.0], [1.2, 1.5, 0.8]] model = Model(start, target, bound, obstacle, 3) # PSO路径规划 gbest, costs = pso_path_planning(model) # 绘制结果 xx, yy, _, _ = plan_path(gbest['position'][0], gbest['position'][1], model) draw_path(model, gbest['position'][0], gbest['position'][1], xx, yy) plt.plot(costs) plt.title('The shortest path varies with the number of iterations') plt.xlabel('Number of iterations') plt.ylabel('Shortest path') plt.grid() plt.show()

我们将把二维粒子群避障算法扩展到三维。主要修改点包括： 1. 模型类（Model）需要增加三维坐标（z轴）以及相应的边界、速度范围、障碍物信息（圆柱和球体）。 2....圆柱可以用底面圆心坐标（x, y, z1）、半径和高度...
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