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最佳路徑演算法的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦吳永輝,王建德寫的 提升程式設計的資料結構力：國際程式設計競賽之資料結構原理、題型、解題技巧與重點解析 第二版 和吳永輝、王建德的 提升程式設計的資料結構力：國際程式設計競賽之資料結構原理、題型、解題技巧與重點解析都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自碁峰 和碁峰所出版 。
國立陽明交通大學 機械工程系所 鄭璧瑩所指導 楊竣翔的 深度學習應用於以路徑最佳為導向的機器人避碰軌跡規劃 （2021），提出最佳路徑演算法關鍵因素是什麼，來自於機器人、避碰、最佳路徑、深度學習、DDPG。
而第二篇論文南臺科技大學 電子工程系 黎靖所指導 陳盈兆的 自主解線迷宮機器人之設計與實現 （2021），提出因為有 自主解迷宮機器人、輪型機器人、迷宮路徑演算法的重點而找出了 最佳路徑演算法的解答。
提升程式設計的資料結構力：國際程式設計競賽之資料結構原理、題型、解題技巧與重點解析 第二版
為了解決最佳路徑演算法 的問題，作者吳永輝,王建德 這樣論述：
資料結構是提升程式設計功力的必修課題。誠如Niklaus Wirth大師所說：「演算法+資料結構=程式」，資料結構的重要性可見一般。在目前的程式設計學習課程中，資料結構是必修的重點，同時也是許多國際程式設計競賽必考的題目。 本書作者長期從事資料結構教學及程式競賽訓練，這幾年在阿曼、臺灣和香港、美國、馬來西亞、孟加拉等國家和地區的講學和訪學工作，參考了同學和同行在使用第一版書籍的過程中提出的意見及建議，以及電腦科學技術和程式設計競賽的發展，對該書進行了修訂增補和改進，最終推出了本書的第二版。 全書以案例及實作的角度，以ACM國際大學生程式設計競賽和其他國際
程式設計競賽中的典型試題為基礎，精選超過200個與資料結構相關的案例專題，詳細講解題型及背景知識，需要用到的資料結構理論原則和參考程式碼，另外也列出線上評測的資料，讓讀者可以從實作中學習與體會。 本書根據資料結構的知識體系結構，按照循序漸進的原則，分四大篇(修練基本程式設計能力、線性資料結構的程式設計實作、樹的程式設計實作、圖的程式設計實作)共15章的內容。每一章在介紹了相關的資料結構知識後，會列出了對應的實作範例，並在最後一節列出相關題庫的配合。對想要提升資料結構功力及有志參加國際程式競賽的讀者來說是很不錯的參考書。
深度學習應用於以路徑最佳為導向的機器人避碰軌跡規劃
為了解決最佳路徑演算法 的問題，作者楊竣翔 這樣論述：
本研究以多層的神經網路建立智能體(Agent)，並應用深度學習方法的Deep Deterministic Policy Gradient(DDPG)演算法進行訓練，採取強化學習方式完成機械手臂避障路徑的任務並達成最佳化的目標，嘗試提升強化學習在訓練時的效率，並使「路徑總距離」能有趨近於最短的結果，在工業應用上能減少多餘的移動，提升強化學習在應用上的實用性。實驗以不同的移動物體與障礙物設置來建立多組模擬環境進行。訓練效率上，比較加入HER或ACE的學習效率差異，從結果上來看，HER在訓練Agent的速度上提升許多，能以較少回合數達成訓練成功的條件。ACE雖無法較快達成訓練條件，但能較早獲取路徑
結果。路徑優化上，先以Dijkstra演算法、A*演算法進行路徑規劃，並以其路徑規劃結果作為參考值。深度學習的應用方面，嘗試不同的獎勵值計算方式，亦或是配合Self-Attention的方法，比較最終的總路徑長是否能有較短的優勢。獎勵值測試實驗嘗試加入不同計算分量，並將其分成六種組合，實驗結果表示出其中兩種計算方式有效，並提供建議的獎勵值設置。Self-Attention對狀態預先進行關係計算，提供額外資訊，在三種不同環境中測試，皆獲得了比原先較短的路徑結果。其中在模擬環境2D-P-Env3中，與最佳路徑演算法相比，強化學習在搜尋時間上明顯較少，最終總路徑距離長也相似，顯示出強化學習進行路徑搜
尋的優勢。最後由vtk建立三維障礙物空間並模擬機械手臂避障作業，設置三軸機械手臂在空間中，控制機械手臂的旋轉角度，完成避開障礙物的路徑搜尋任務。將HER與Self-Attention加入DDPG演算法中，以完成最佳化的效果，由實驗結果可以觀察到，在訓練上效率有所提升，並且在最終的總路徑結果中，總距離長減少約14.38%。
提升程式設計的資料結構力：國際程式設計競賽之資料結構原理、題型、解題技巧與重點解析
為了解決最佳路徑演算法 的問題，作者吳永輝、王建德 這樣論述：
資料結構是提升程式設計功力的必修課題。誠如Niklaus Wirth大師所說：「演算法+資料結構=程式」，資料結構的重要性可見一般。在目前的程式設計學習課程中，資料結構是必修的重點，同時也是許多國際程式設計競賽必考的題目。 本書作者長期從事資料結構教學及程式競賽訓練，以案例及實作的角度，以ACM國際大學生程式設計競賽和其他國際程式設計競賽中的典型試題為基礎，精選超過200個與資料結構相關的案例專題，詳細講解題型及背景知識，需要用到的資料結構理論原則和參考程式碼，另外也列出線上評測的資料，讓讀者可以從實作中學習與體會。 資料結構與程式設計不是看會的，而是實際練會的，本書以資料
結構的知識體系和思考方式兩個角度作為主線，分成四大篇14章，主要介紹了基礎的程式設計實作、線性資料結構（線性串列-Linear list）的程式設計實作、層次類非線性串列（樹-Tree）的程式設計實作以及群聚類非線性串列（圖-Graph）的程式設計實作，並將「排序」和「搜索」的內容融合到相關章節中。每章節由實作範例和題庫兩個部分組成，試題全部選自ACM國際大學生程式設計競賽和其他程式設計競賽，共204題，並列出了試題來源和線上測試。每個實作範例不僅有詳盡的知識要點闡述和解題分析，而且列出了寫有詳細注釋的參考程式；而題庫中的所有試題無論難易，都有解題的相關知識及重點提示。 本書作者是ACM
-ICPC、IOI國際程式設計競賽的指導委員會成員及教練，有非常豐富的經驗，在國際競賽中指導並帶領學生取得優異的成績。作者將其心得及經驗整理成書，對想要提升資料結構功力及有志參加國際程式競賽的讀者來說是很不錯的參考書。
自主解線迷宮機器人之設計與實現
為了解決最佳路徑演算法 的問題，作者陳盈兆 這樣論述：
本論文設計並製作完成一台可以在線迷宮中沿著地上的黑色路線貼帶巡弋並 找出起點至目標終點之最短路徑的輪型機器人，此輪型機器人也稱為線迷宮鼠。本線迷宮鼠之硬體設計包含電源系統、感測器、微控制器與周邊元件之線路 設計、電路板設計及減速齒輪機構等。電源系統提供適當的電壓給電子零件及馬 達。感測器包含偵測黑色路線貼帶的紅外線偵測系統，及偵測轉彎角速度變化之 角速度偵測系統。微控制器負責周邊元件之控制以及迷宮路徑搜尋演算法之執 行。為防止雜訊干擾在電路中加入雜訊預防與訊號隔離之設計。線迷宮鼠使用 7 個紅外線感測器判斷迷宮路線及路口，透過深度優先搜尋演 算法，它可以順利完成迷宮搜尋及找出起點至目標終點之
最短路徑。本文同時加 入線迷宮鼠斜線行走方式，已減少最短路徑的長度及路徑中轉彎的次數。