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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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+ ?4 e6 L: i9 S; H& c一、简介
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%% 该函数用于演示基于蚁群算法的三维路径规划算法
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' g+ {9 l1 _6 R* f, A2 u9 g%% 清空环境4 w& K  P( K: D; V( q
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* {" O+ U' \! k* Q2 \/ ~2 h%起点终点网格点 8 [! r/ N! k7 Q# l' S- ^/ t0 g
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1 v, {0 n" B; W5 m  N9 z+ X6 i# Q- i7 Y* U% b% T: U
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[path,pheromone]=searchpath(PopNumber,LevelGrid,PortGrid,pheromone, ...
9 e- H" |8 v# u+ w% v( L6 S    HeightData,starty,starth,endy,endh); 3 u' h/ P- f% q5 i9 ?
fitness=CacuFit(path);                          %适应度计算
8 p  ?0 Y, g. l4 }! v6 L[bestfitness,bestindex]=min(fitness);           %最佳适应度
  f( a4 a# u% Z. p) G. zbestpath=path(bestindex,:);                     %最佳路径
" s# q2 P. O) RBestFitness=[BestFitness;bestfitness];          %适应度值记录
7 g' f/ D- S' r- {; N
7 `; L# n1 r" \, Y! Q%% 信息素更新: o( M1 O* s1 ]
rou=0.2;6 b; p  q: ~6 I) @+ @' a6 ^4 ~
cfit=100/bestfitness;
8 C9 b+ e! G) gfor i=2:PortGrid-1" T8 E6 R1 F' ~2 Z) u+ J
    pheromone(i,bestpath(i*2-1),bestpath(i*2))= ...
4 u( }. `3 h. _7 @8 X  n  `        (1-rou)*pheromone(i,bestpath(i*2-1),bestpath(i*2))+rou*cfit;3 H1 Q5 s7 F8 `- e1 g2 }. |1 z
end5 v% E& _+ {5 u& _8 }/ c9 }
   
/ e8 e3 a9 s+ W( ^( N%% 循环寻找最优路径8 _, ?  d& V! ?$ a2 Y, n5 T- D& H
for kk=1:100: J9 k2 D: \* Y" P  C2 y
     & d. ]. K& c  }1 E6 @
    %% 路径搜索
) u# X$ q2 S; J6 y. |. z    [path,pheromone]=searchpath(PopNumber,LevelGrid,PortGrid,...  x3 q2 E: ]5 Z1 {7 p
        pheromone,HeightData,starty,starth,endy,endh);
& L( q6 u: j# x# h; O) v" M, e   
3 D" X: D0 _" W/ f- ]    %% 适应度值计算更新
, a1 m" |; F1 S* }% }# v0 i! _1 f    fitness=CacuFit(path);                              
: Y* b* A/ x& f- D% {    [newbestfitness,newbestindex]=min(fitness);     
6 I" W% R( e! p' m- ?    if newbestfitness<bestfitness+ G1 M* o& O  N  d( W
        bestfitness=newbestfitness;
6 s: E; ~2 S' q5 c$ A# h4 n        bestpath=path(newbestindex,:);
8 n( G+ A' Y2 D, d; a7 i, P3 t% U    end - c: U4 s- ]6 E# W
    BestFitness=[BestFitness;bestfitness];# U6 U- ]/ _/ q/ h0 E9 ]
    0 R; d$ Y3 i+ a1 E3 M
    %% 更新信息素0 X4 n( x# ~! y( b
    cfit=100/bestfitness;9 _1 R0 f6 i3 R3 h5 P
    for i=2:PortGrid-1
: k  {% q) v1 k# A. [; `$ v        pheromone(i,bestpath(i*2-1),bestpath(i*2))=(1-rou)* ...) Q8 O6 s& ?$ r; O- q2 i, K! P, P
            pheromone(i,bestpath(i*2-1),bestpath(i*2))+rou*cfit;5 Q' n' B% x) }' u4 Z
    end
7 @! X9 ]& Z9 U. v% k; U& m $ k, o" S: k! s2 o7 C
end0 I. x: T& X' f) x% }* N

5 x0 f+ A+ n* ^( B7 F! N/ P三、运行结果
5 F0 V" h* C; r( t

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