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$ h/ \6 J. Q0 d. T% ~4 n/ p1 X7 s
一、简介- X: z( P' R) G x7 L
基于matlab蚁群算法的三维路径规划
2 W) T- ^) g5 {! Z2 r* v# T! w" j9 q& A' x8 P5 u6 e8 s
二、源代码
* j. x; s! ?, ~5 \6 f) G p%% 该函数用于演示基于蚁群算法的三维路径规划算法
( u m& N. j) i+ |; `8 {2 d( i: o1 F( G' E' d/ }# H# M
%% 清空环境
0 `, k. z/ H4 k5 kclc
$ K' n: ~* u+ V$ G& y) R W* tclear
- Q3 b: w# v; C& Y& i y2 }
$ K5 U* d; M$ R* b%% 数据初始化
2 `1 ^4 Y( [$ v7 R( U) \# e, j* Z$ |9 ^$ @* Y
%下载数据/ n$ r" C6 ~' g3 c
load HeightData HeightData0 t! H& ?0 H# E+ S0 r3 e+ v* @
7 i' U2 g F* R
%网格划分
! q9 y+ i; r; h& x" H1 Q& _LevelGrid=10;
$ M' G+ X, v# d2 Y5 Z' {. CPortGrid=21;9 w: x7 E4 l: N
/ P/ Q: ^# X. P8 W2 k" Q
%起点终点网格点 3 \2 o6 W% h5 z( s
starty=10;starth=4;
0 V* X/ x/ D( L9 C! F9 a# Gendy=8;endh=5;
9 u( n: O) W+ U y. _% g8 Om=1;
0 o; j+ _2 l! ^' w( |/ O* D%算法参数7 k" a) {0 p6 `" F- \. E+ i. O
PopNumber=10; %种群个数7 {" @3 n: @( C6 x. a1 E6 g A
BestFitness=[]; %最佳个体2 K, s$ p& ]2 {; l
2 I- P) G: P8 y9 ~$ e) X1 B$ O
%初始信息素# A- q4 \, v) O3 R
pheromone=ones(21,21,21);
- d" w5 l2 S3 a# b8 W$ I7 V
0 F% V5 |6 H% G%% 初始搜索路径
( [- b6 ]1 v! L. ^) n3 \2 S[path,pheromone]=searchpath(PopNumber,LevelGrid,PortGrid,pheromone, ...9 j' K' h3 K- Z' w# u5 {
HeightData,starty,starth,endy,endh); + N7 ?( Q, l7 j8 v
fitness=CacuFit(path); %适应度计算4 S$ I3 \, C# ~1 }3 N
[bestfitness,bestindex]=min(fitness); %最佳适应度
- E9 h( k8 W, U7 {! H! vbestpath=path(bestindex,：）; %最佳路径( K* Y8 K U- v; {7 i' r6 r, r7 F) Z
BestFitness=[BestFitness;bestfitness]; %适应度值记录
8 v n4 t0 i! F$ o- K: k , A* i5 t h$ L/ }
%% 信息素更新
8 @- p! j3 }/ u; c' ]1 [5 H4 ~rou=0.2;% a: h4 p8 ~8 Y
cfit=100/bestfitness;
7 v9 ~* c7 j% D+ z4 I! s* Ffor i=2：PortGrid-1- {* I/ v- _3 k" M4 g' Z) b
pheromone(i,bestpath(i*2-1),bestpath(i*2))= ..., Q3 x6 @* p3 I- Y3 C
(1-rou)*pheromone(i,bestpath(i*2-1),bestpath(i*2))+rou*cfit;
4 g, {' B' h) Kend
+ v+ x/ Q, \, f7 d3 [ 3 q2 |: a1 S0 _% W
%% 循环寻找最优路径
7 O4 m; l7 c p# X: lfor kk=1:100
a/ s1 n. s; c% J ( q9 R" C" x" `$ E- {
%% 路径搜索) C2 p3 [ t' `( I0 Z2 p; g
[path,pheromone]=searchpath(PopNumber,LevelGrid,PortGrid,...5 C! U# W2 d9 K" ^0 Q u# W1 C
pheromone,HeightData,starty,starth,endy,endh);
9 n' h% ]" T6 |) ~/ R7 k" M0 m
9 ?, X9 q5 z7 ~0 G- x1 U %% 适应度值计算更新, _" t6 Q: W) h: A+ Z! o" T
fitness=CacuFit(path);
) c8 N! E! s! b2 C6 B [newbestfitness,newbestindex]=min(fitness);
7 V2 W8 O5 y$ T9 E Z- S6 ]" F, f4 Y d( R if newbestfitness<bestfitness# W- B2 N0 q7 p) d% Y. s( I
bestfitness=newbestfitness;5 s6 |. e4 Z- g1 ^1 c! s
bestpath=path(newbestindex,：）;/ l( w' u2 i0 _0 {
end 9 b7 h( c' `; z9 j& ?
BestFitness=[BestFitness;bestfitness];
( D( f5 j# L, ^7 J) e, A+ ~ 9 z8 h; i1 z4 l7 k* P
%% 更新信息素0 O1 S e4 @+ _" @' G* L
cfit=100/bestfitness;2 `: T7 f5 `: R; u& \! w
for i=2：PortGrid-1
5 q! Z; x" _. B m0 d pheromone(i,bestpath(i*2-1),bestpath(i*2))=(1-rou)* ...; A/ H# I: z- c1 U" W
pheromone(i,bestpath(i*2-1),bestpath(i*2))+rou*cfit;5 L4 X6 I7 @' o
end
3 N f7 ] Z1 B* S" U
7 H9 F- @$ }" o' Kend
9 M% L* [% f/ y* F9 Z P
' j2 }# J* B4 v& V三、运行结果5 ?! |! J, |% |
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发表于 2021-3-3 18:21
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