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? 內容介紹

通過柵格法建立柵格地圖作為機器人路徑規劃的工作環境,采用蟻群算法結合遺傳算法作為機器人路徑搜索的規則.將所有機器人放置于初始位置,經過NC次無碰撞迭代運動找到最優路徑,到達目標位置.為防止機器人在路徑搜索過程中沒有達到最大迭代次時路徑大小已不發生變化而陷入局部最優,則通過對各路徑上的信息素進行增減來使機器人路徑搜索跳出當前值,繼續搜索,直到迭代完畢,獲得最優路徑.

? 部分代碼

function new_population_1=GenerateSmoothPath(path,G)??

? loong=size(path,2);

? for i=1:loong

? ? ? path1=path{i};

? ? ? long=size(path1,2);

? ? ? j=1;

? ? ? while j~=long-2

? ? ? ? ? [a1,b1]=position2rc(path1(j));

? ? ? ? ? [a3,b3]=position2rc(path1(j+2));

? ? ? ? ? if a1<a3

? ? ? ? ? ? ? if all(G(a1:a3,b1:b3)==0)% && all(G(a1:a3,b3)==0) && all(G(a1:a3,ceil((b1+b3)/2))==0)

? ? ? ? ? ? ? ? ? path1(j+1)=[];

? ? ? ? ? ? ? ? ? j=j-1;

? ? ? ? ? ? ? end

? ? ? ? ? else

? ? ? ? ? ? ? if all(G(a3:a1,b1:b3)==0)% && all(G(a3:a1,b3)==0) && all(G(a3:a1,ceil((b1+b3)/2))==0)

? ? ? ? ? ? ? ? ? path1(j+1)=[];

? ? ? ? ? ? ? ? ? j=j-1;

? ? ? ? ? ? ? end

? ? ? ? ? end

? ? ? ? ? j=j+1;

? ? ? ? ? long=size(path1,2);

? ? ? end

? ? ? new_population_1{i}=path1;

? end? ??

? 運行結果

? 參考文獻

[1]周東健, 張興國, 馬海波,等. 基于柵格地圖-蟻群算法的機器人最優路徑規劃[J]. 南通大學學報：自然科學版, 2013, 12(4):4.

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的基于蚁群结合遗传算法的路径规划问题附Matlab代码的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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