遗传算法GA求解机器人栅格地图最短路径规划,可以自定义地图及起始点(提供MATLAB代码)

一、原理介绍

遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法,常用于求解复杂问题。在机器人栅格地图最短路径规划中,遗传算法可以用来寻找最优路径。

遗传算法的求解过程包括以下几个步骤:

1. 初始化种群:随机生成一组初始解,每个解表示机器人在栅格地图上的路径。

2. 评估适应度:根据路径的长度或者其他评价指标,计算每个解的适应度值。

3. 选择操作:根据适应度值,选择一部分优秀的解作为父代,用于产生下一代解。

4. 交叉操作:通过交叉操作,将父代解的某些部分进行交换和组合,生成新的解。

5. 变异操作:对新生成的解进行变异操作,引入一定的随机性,增加解的多样性。

6. 更新种群:将新生成的解加入到种群中,并淘汰一部分适应度较低的解。

7. 终止条件判断:根据预设的终止条件(如达到最大迭代次数或找到满意的解),判断是否结束算法。

8. 输出结果:输出最优解作为机器人在栅格地图上的最短路径。

二、部分代码

close all;
clear;
clc;
% 输入数据,即栅格地图.20行20列
Grid=  [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;0 0 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0;0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0;0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0;0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0;0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 0 1 1 0 0 1 1 1 0;0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0 1 0;0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0;0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 0;0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0;0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 0;0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0;0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0;0 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0;0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 1 0; 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0;0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0];
start_num = 18;    % 起点编号
end_num = 380;    % 终点序号
NP = 300;       % 种群数量
max_gen = 300;  % 最大进化代数
pc = 0.8;      % 交叉概率
pm = 0.2;      % 变异概率
a = 1;         % 路径长度比重
b = 8;         % 路径顺滑度比重
z = 1;         
new_pop1 = {}; % 元胞数组,存放路径
[y, x] = size(Grid);
% 起点所在列(从左到右编号1.2.3...)
start_column = mod(start_num, x) + 1; 
% 起点所在行(从上到下编号行1.2.3...)
start_row = fix(start_num / x) + 1;  %Y = fix(X) 将 X 的每个元素朝零方向四舍五入为最近的整数
% 终点所在列、行
end_column = mod(end_num, x) + 1;
end_row = fix(end_num / x) + 1;

三、部分结果

四、完整MATLAB代码

遗传算法GA求解机器人栅格地图最短路径规划,可以自定义地图及起始点(提供MATLAB代码)

点击main.m即可运行,可以自定义地图及起始点。

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