蚁群算法路径规划

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2d环境下路径规划。其中txt中是建立环境模型的数据;用dijkstra找出初始化路径,再也蚁群算法进行优化
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内容介绍
%% 清空环境 clc clear %% 参数初始化 %粒子群算法中的两个参数 c1 = 1.49445; c2 = 1.49445; maxgen=300; %进化次数 sizepop=20; %种群规模 Vmax=0.5; Vmin=-0.5; popmax=2; popmin=-2; ws=0.9; we=0.4; for k=1:100 k %% 产生初始粒子和速度 for i=1:sizepop %随机产生一个种群 pop(i,:)=2*rands(1,2); %初始种群 V(i,:)=0.5*rands(1,2); %初始化速度 %计算适应度 fitness(i)=fun(pop(i,:)); %染色体的适应度 end %% 个体极值和群体极值 [bestfitness bestindex]=max(fitness); zbest=pop(bestindex,:); %全局最佳 gbest=pop; %个体最佳 fitnessgbest=fitness; %个体最佳适应度值 fitnesszbest=bestfitness; %全局最佳适应度值 %% 迭代寻优 for i=1:maxgen w=ws-(ws-we)*( 2*i/maxgen-(i/maxgen)^2 ); for j=1:sizepop %速度更新 V(j,:) = V(j,:) + c1*rand*(gbest(j,:) - pop(j,:)) + c2*rand*(zbest - pop(j,:)); V(j,find(V(j,:)>Vmax))=Vmax; V(j,find(V(j,:)<Vmin))=Vmin; %种群更新 pop(j,:)=pop(j,:)+V(j,:); pop(j,find(pop(j,:)>popmax))=popmax; pop(j,find(pop(j,:)<popmin))=popmin; %适应度值 fitness(j)=fun(pop(j,:)); end for j=1:sizepop %个体最优更新 if fitness(j) > fitnessgbest(j) gbest(j,:) = pop(j,:); fitnessgbest(j) = fitness(j); end %群体最优更新 if fitness(j) > fitnesszbest zbest = pop(j,:); fitnesszbest = fitness(j); end end yy(i)=fitnesszbest; end s(k,:)=yy; end %% 结果分析 for m=1:300 s(101,m)=sum( s(:,m) )/100; end plot(s(101,:),'g-') title('最优个体适应度','fontsize',12); xlabel('进化代数','fontsize',12);ylabel('适应度','fontsize',12);
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