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基于matlab蚁群算法的三维路径规划

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发表于 2021-3-3 18:21 | 只看该作者 |只看大图 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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7 V. c7 y2 x" i+ g7 [
一、简介
3 j% I8 T; T/ z! o1 I基于matlab蚁群算法的三维路径规划  d; j" s3 T6 f! M5 {

' g: {9 h) Z5 W0 B: ]1 F5 C二、源代码* w! z# D( {3 e1 b" d: m. a! R; u; _7 p
%% 该函数用于演示基于蚁群算法的三维路径规划算法
' U/ k1 O: q8 J2 T: _$ `; T  `  u) v! b
%% 清空环境
7 m1 T) R# {! N3 Iclc: z. z$ a  ?  k, G4 {7 F
clear4 {3 n- \, Z" c/ U# k
4 K& `8 D5 H) W  W; `6 d+ A9 z
%% 数据初始化
. p) W8 K, A: b- X1 t6 V* i* R% @' i1 P( I6 H! T4 j8 |& m6 T6 s. e" t
%下载数据
, w% s) u7 X; i3 yload  HeightData HeightData
$ d/ m% D' i9 i: m- k! d# B
, g* {/ c4 i/ t) i/ ]6 O%网格划分
% h/ d2 `# Z2 b( T& ?8 wLevelGrid=10;
" j1 u  R5 Z3 x! @1 E) oPortGrid=21;
' c, H2 w" h9 m2 Q4 ?4 l# `. U) K; S- |) G0 j& @) D
%起点终点网格点 2 f; t3 y/ p" M
starty=10;starth=4;) c, E& A8 ]/ T9 [4 `. G+ Z
endy=8;endh=5;3 X4 |) t0 M) D1 U3 Q
m=1;& {9 Z4 v* [+ y0 o' y  I
%算法参数/ L9 v8 M6 _& y
PopNumber=10;         %种群个数
  Q+ Q  E& g+ b) V+ L7 bBestFitness=[];    %最佳个体; c: f; n/ s0 X  m

6 {1 O2 c) R% {, F) k( r  A%初始信息素9 `' G; X& L, f! q+ p0 p; n9 Q) E9 y
pheromone=ones(21,21,21);
! o5 G- I: y: n( f, w, I/ X2 N4 d3 S& G. B% I' j8 _% Z
%% 初始搜索路径) d9 F2 G  p& Y0 A: A" _$ @
[path,pheromone]=searchpath(PopNumber,LevelGrid,PortGrid,pheromone, ...7 q3 z- K3 _8 T; C$ P0 e! [
    HeightData,starty,starth,endy,endh); ) h$ B/ C* R/ \# J. b' f" X
fitness=CacuFit(path);                          %适应度计算
" e! p6 {5 L* {+ Y" U% T[bestfitness,bestindex]=min(fitness);           %最佳适应度
4 T3 K/ u' a7 ~2 b9 Z: y, o# o8 }( Tbestpath=path(bestindex,:);                     %最佳路径: P. y" t) G: ~
BestFitness=[BestFitness;bestfitness];          %适应度值记录
* F& W) y. O0 }8 [
! {# ]5 P' H- i. I4 t$ k%% 信息素更新
! u, c) c' z" Crou=0.2;
6 x' ^) }- b3 I# ~cfit=100/bestfitness;
5 m4 G1 p# J% G' Wfor i=2:PortGrid-1
1 K- C5 {" c4 A! d' u% M3 ?* K' C    pheromone(i,bestpath(i*2-1),bestpath(i*2))= ...; `2 e) N6 z1 {. q( t
        (1-rou)*pheromone(i,bestpath(i*2-1),bestpath(i*2))+rou*cfit;( z7 D$ y; J+ \7 {$ f, p
end' p" F2 P0 [' Y0 N0 t0 X% K1 Z
   
- |: n+ @& l3 V9 I%% 循环寻找最优路径0 ~6 A2 A+ W' E& O9 z2 }
for kk=1:100
! {/ U4 P- C9 z6 o$ ]( s     
/ n4 o* u  @" T/ U8 g& M    %% 路径搜索
$ D4 ?3 S8 W: R5 R! Y/ f; V) I    [path,pheromone]=searchpath(PopNumber,LevelGrid,PortGrid,...
; g9 e$ u+ I3 z; a( z        pheromone,HeightData,starty,starth,endy,endh); 5 g+ b' f6 i. M; O, ?1 ]7 B7 C
    + G/ z: d0 C" n9 O1 a
    %% 适应度值计算更新
% i, Q6 t7 V, |1 P    fitness=CacuFit(path);                              
. B2 }9 T( i# L& ]; [; N6 y    [newbestfitness,newbestindex]=min(fitness);     ; r9 A% S$ k# E
    if newbestfitness<bestfitness
& F% ]' G* P: X$ w. q& I        bestfitness=newbestfitness;
5 @( V0 g! r9 \2 }        bestpath=path(newbestindex,:);
! b9 a, _$ |0 C3 |' q    end $ ]+ B9 V0 J0 X4 ]
    BestFitness=[BestFitness;bestfitness];
' W& f$ Y0 ^; J   
. M6 ]! b' X, g3 U    %% 更新信息素
7 H; \' f% I- @* R( o6 J' ^3 J    cfit=100/bestfitness;2 Q8 Y  _/ d% ^/ X9 v# b
    for i=2:PortGrid-1( h' I0 h3 ]0 \( Z/ ^1 q3 R( o
        pheromone(i,bestpath(i*2-1),bestpath(i*2))=(1-rou)* ...
' m7 \) C1 V3 |6 d0 R- m5 |8 a+ k            pheromone(i,bestpath(i*2-1),bestpath(i*2))+rou*cfit;! N+ G0 g* f: m( d
    end$ y' J% ]3 k. A. p9 O3 `  o4 H9 G

0 y$ _2 s4 b# [; P/ J/ F  kend7 k9 g. y0 N/ O1 l: x$ M* w/ x, x
. d  P  M. v$ E: |& e$ y
三、运行结果
1 ?7 l4 @3 f" |) F/ @- ~% O

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