蚁群算法路径规划.rar

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随着科学技术的进步,智能机器人系统开始应用在服务行业。服务型的自主式移动机器人的研究和设计越来越受到企业界和商业界的重视。目前,已经存在很多组合优化算法来解决机器人路径规划问题,但很多算法都存在一定的局限性。而蚁群算法具有正反馈、灵活性和协同性等特点,顺应路径规划算法的研究现状和向智能化、仿生化发展的趋势。因此,本课题拟采用蚁群算法对机器人路径进行规划。 本文讨论的机器人环境为静态全局环境已知,通过栅格法对已知环境进行抽象,建立机器人工作空间模型,并采用蚁群算法,模拟蚂蚁觅食行为,根据优化条件搜索出一条从指定起点到终点的最优或近似最优路径,即全局路径规划。机器人利用自身视觉传感器按照规划出的最优路径自动导航,无碰撞地移动到目标点。 通过Matlab平台实施仿真,实验结果表明,在环境地图已知的情况下,该算法能迅速规划出较优的全局路径,并且算法简单有效。与传统的搜索算法比较,它可以避免陷入过早收敛,能实现移动机器人在较短时间内搜索到最佳路径并规避障碍。
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  • 蚁群算法路径规划
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内容介绍
%-------------------------------------蚁群算法主函数---------------------------------------------- clc clear load data z information %起点坐标 starty=10; starth=3; %终点坐标 endy=8; endh=5; n=10; m=21; Best=[]; [path,information]=searchpath(n,m,information,z,starty,starth,endy,endh); %路径寻找 fitness=CacuFit(path); %适应度计算 [bestfitness,bestindex]=min(fitness); %最佳适应度 bestpath=path(bestindex,:); Best=[Best;bestfitness]; % %更新信息素 rou=0.1; %信息素挥发因子 cfit=100/bestfitness; k=2; for i=2:m-1 information(k,bestpath(i*2-1),bestpath(i*2))=(1-rou)*information(k,bestpath(i*2-1),bestpath(i*2))+rou*cfit; end for kk=1:1:1000 %此值改变迭代次数%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%5 [path,information]=searchpath(n,m,information,z,starty,starth,endy,endh); %路径寻找 fitness=CacuFit(path); %适应度计算 [newbestfitness,newbestindex]=min(fitness); %最佳适应度 if newbestfitness<bestfitness bestfitness=newbestfitness; bestpath=path(newbestindex,:); end Best=[Best;bestfitness]; % %更新信息素 rou=0.1; %信息素挥发因子 cfit=100/bestfitness; k=2; for i=2:m-1 information(k,bestpath(i*2-1),bestpath(i*2))=(1-rou)*information(k,bestpath(i*2-1),bestpath(i*2))+rou*cfit; end end for i=1:21 a(i,1)=bestpath(i*2-1); a(i,2)=bestpath(i*2); end k=1:21 figure(1) x=1:21; y=1:21; [x1,y1]=meshgrid(x,y); mesh(x1,y1,z) load data z information axis([1,21,1,21,0,2000]) hold on plot3(k',a(:,1)',a(:,2)'*200,'--o') figure(2) plot(Best) title('最佳个体适应度变化趋势') xlabel('迭代次数') ylabel('适应度值')
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