cbs算法在哪开源找到开源代码

CBS算法有很多开源实现，以下是其中几个：

1. CBS-for-ROS：https://github.com/whoenig/cbs_for_ros
2. CBS-TRRT：https://github.com/yangziqian/CBS-TRRT
3. CBS-SIPP：https://github.com/alexrv4/CBS-SIPP
4. CBS-Pathfinding：https://github.com/daanzu/CBS-pathfinding

这些开源实现可以在GitHub上找到。

相关问题

CBS算法的matlab代码

CBS (Conflict-Based Search) 是一种用于解决复杂约束满足问题（CSP）的启发式搜索算法。Matlab 是一个强大的数学软件平台，虽然它不是专门设计用于编写搜索算法的，但是你可以利用其强大的数值计算能力和数据结构来实现 CBS 算法。

下面是一个简化的 CBS 算法的基本步骤的 Matlab 示例，假设我们有一个 CSP 类型的变量表示问题状态：

classdef CSPProblem < handle
    properties
        variables % 一个矩阵，每一行代表一个变量，列包含可能的值
        constraints % 一个函数，返回给定状态下是否违反约束
        domain_initialization % 初始化变量范围的函数
        heuristic_function % 评估节点优先级的启发函数
    end

    methods
        function node = cbs_search(problem)
            % 初始节点
            start_node = problem.domain_initialization();
            
            % 搜索堆栈
            open_list = [start_node];
            
            % 已经访问过的节点集合
            closed_set = {};
            
            while ~isempty(open_list)
                % 弹出当前节点
                current_node = open_list(1);
                open_list(1) = [];
                
                % 如果当前节点是解决方案，则返回
                if problem.constraints(current_node)
                    return current_node;
                end
                
                % 尝试所有未尝试过的选择
                for value = problem.variables(current_node, :) % 该节点未尝试的所有值
                    child_node = apply_value(current_node, value, problem);
                    
                    % 如果新节点未违反约束，添加到开放列表并检查其优先级
                    if ~problem.constraints(child_node)
                        priority = problem.heuristic_function(child_node);
                        insert_open_list(open_list, child_node, priority);
                    end
                    
                    % 添加新节点到已访问集合
                    add_to_closed_set(closed_set, child_node);
                end
            end
            
            % 如果没有找到解决方案，返回失败
            error('No solution found.');
        end
        
        % 其他辅助函数...
    end
end

请注意，这只是一个基础框架，实际应用中可能需要更复杂的错误处理、剪枝策略和迭代深化等优化技术。如果你想要了解具体的 CBS 实现细节，建议查阅相关的论文或者参考一些开源的 CSP 库如 `Minion` 或者 `OR-Tools` 中的示例。

python实现cbs算法的详细代码

在Python中实现Concurrent Binary Search (CBS) 算法通常用于并行查找在一个有序列表中多个目标值的位置。这是一个并行搜索的示例，它将任务分解成较小的部分并在多个线程中并发执行。

下面是一个简单的 CBS 算法实现，假设我们有一个已排序的 `numbers` 列表和目标值 `targets`：

import threading

def binary_search(target, low, high):
    if low <= high:
        mid = (low + high) // 2
        if numbers[mid] == target:
            return mid
        elif numbers[mid] < target:
            return binary_search(target, mid + 1, high)
        else:
            return binary_search(target, low, mid - 1)

def cbs(numbers, targets):
    results = {}
    threads = []

    def worker(target):
        result = binary_search(target, 0, len(numbers) - 1)
        if result is not None:
            results[target] = result

    # 创建和启动工作线程
    for target in targets:
        thread = threading.Thread(target=worker, args=(target,))
        threads.append(thread)
        thread.start()

    # 等待所有线程完成
    for thread in threads:
        thread.join()

    return results

# 示例用法
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
targets = [4, 6, 8]
results = cbs(numbers, targets)
print(f"Results: {results}")