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10基于蚁群算法的机器人路径规划MATLAB源代码
6页1、基于蚁群算法的机器人路径规划MATLAB源代码基本思路是,使用离散化网格对带有障碍物的地图环境建模,将地图环境转化为邻接矩阵,最后使用蚁群算法寻找最短路径。function ROUTES,PL,Tau=ACASPS(G,Tau,K,M,S,E,Alpha,Beta,Rho,Q)% -% ACASP.m% 基于蚁群算法的机器人路径规划% GreenSim团队专业级算法设计&代写程序% 欢迎访问GreenSim团队主页 -% 输入参数列表% G 地形图为01矩阵,如果为1表示障碍物% Tau 初始信息素矩阵(认为前面的觅食活动中有残留的信息素)% K 迭代次数(指蚂蚁出动多少波)% M 蚂蚁个数(每一波蚂蚁有多少个)% S 起始点(最短路径的起始点)% E 终止点(最短路径的目的点)% Alpha 表征信息素重要程度的参数% Beta 表征启发式因子重要程度的参数% Rho 信息素蒸发系数% Q 信息素增加强度系数% 输出参数列表% ROUTES 每一代的每一只蚂蚁的爬行路线% PL 每一代的每一只蚂蚁的爬行路线长度% Tau 输出动态修正过的信息素% -变量初始化-%loadD=G2D(
2、G);N=size(D,1);%N表示问题的规模(象素个数)MM=size(G,1);a=1;%小方格象素的边长Ex=a*(mod(E,MM)-0.5);%终止点横坐标if Ex=-0.5 Ex=MM-0.5;endEy=a*(MM+0.5-ceil(E/MM);%终止点纵坐标Eta=zeros(1,N);%启发式信息,取为至目标点的直线距离的倒数%下面构造启发式信息矩阵for i=1:N ix=a*(mod(i,MM)-0.5); if ix=-0.5 ix=MM-0.5; end iy=a*(MM+0.5-ceil(i/MM); if i=E Eta(1,i)=1/(ix-Ex)2+(iy-Ey)2)0.5; else Eta(1,i)=100; endendROUTES=cell(K,M);%用细胞结构存储每一代的每一只蚂蚁的爬行路线PL=zeros(K,M);%用矩阵存储每一代的每一只蚂蚁的爬行路线长度% -启动K轮蚂蚁觅食活动,每轮派出M只蚂蚁-for k=1:K %disp(k); for m=1:M% 第一步:状态初始化 W=S;%当前节点初始化为起始点 Path=S;%
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