使用JPS算法搜索出一条路径，并将路径的一部分作为DLite算法的初始路径。然后，使用DLite算法对路径进行优化，得到最终的路径具体代码

以下是一个简单的例程，用于演示如何使用JPS算法搜索出一条路径，并将路径的一部分作为D*Lite算法的初始路径。然后，使用D*Lite算法对路径进行优化，得到最终的路径：

import numpy as np
from jps import JPS
from d_star_lite import DStarLite

# 定义地图
map = np.zeros((10, 10))
map[2:5, 4] = -1
map[5, 2:7] = -1

# JPS算法搜索路径
jps = JPS(map)
path = jps.search((0, 0), (9, 9))

# 将路径的一部分作为DLite算法的初始路径
start = path[0]
end = path[min(len(path), 5)]
dsl = DStarLite(map, start, end)

# 使用DLite算法对路径进行优化
while not dsl.is_goal_reached():
    dsl.replan()
new_path = dsl.get_path()

# 输出最终路径
print(new_path)

在上述例程中，我们首先定义了一个地图，并使用JPS算法搜索出了一条路径。然后，我们将路径的前5个点作为D*Lite算法的初始路径，使用D*Lite算法对路径进行优化，得到最终的路径。最后，我们输出最终的路径。

需要注意的是，上述例程只是一个简单的示例，实际应用中可能需要对算法进行优化和调整，以适应不同的场景和需求。同时，JPS算法和D*Lite算法的融合也可以有不同的实现方式，具体实现需要根据具体情况进行调整。