2-GA算法（遗传算法）的栅格路径寻优计算
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warning off
global nvar
tic
%% MAP
load('data2.mat');
K = 4; % 与节点自身相连的节点数
= init_map(data2,K);
%% 目标
startpoint=39;% 起始节点
endpoint=18; % 终止节点
%% GA
popmin = ; % Lb
popmax =[ 51, 51, 51]; % Ub
pc = 0.75; % 0-1之间
pm = 0.05; % 0-1之间
nvar = 3; % 3个未知数
itermax = 30; % 迭代次数
sizepop = 30; % 种群
%% 初始化种群
for i=1:sizepop
pop(i,:) = code(popmin,popmax); % 实数编码
= fun_dijkstra(, A, dij ); % 目标函数值
end
= min(fitness); % 极小值
zbest.pop = pop(index,:); % 最佳个体
fitnessgbest = fitness; % 个体最优
gbest = pop; % 最优种群
fitnesszbest = bestfitness;% 全局最优
zbest.path = path{index}; % 最佳个体对应的最优路径
%% 迭代寻优
for i=1:itermax
disp(['当前迭代次数：', num2str(i)])
% 选择算子
pop = select(sizepop,pop,fitness,popmin,popmax);
% 交叉算子
pop = cross(sizepop,pc,pop,popmin,popmax);
% 变异
pop = mut(sizepop,pm,pop,popmin,popmax);
for j=1:sizepop
= fun_dijkstra( , A, dij ); % 目标函数值
if fitness(j)< fitnessgbest(j)
fitnessgbest(j) = fitness(j);
gbest(j,:) = pop(j,:);
end
if fitness(j)<fitnesszbest
fitnesszbest = fitness(j);
zbest.pop = pop(j,:);% 最佳个体
zbest.path = path{j};% 最佳个体对应的最优路径
end
end
fitness_iter(i) = fitnesszbest;
end
%% 结果显示
figure,
plot(fitness_iter,'ro-','linewidth',2)
toc
disp('最优解')
disp(zbest.pop)
fprintf('\n')
disp('最优解对应的最优路径')
disp(zbest.path)
fprintf('\n')
%% 绘图
figure(3)
colormap(),pcolor(0.5:size(a,2)+0.5,0.5:size(a,1)+0.5,b)
hold on
% 节点网络结构初始化
for i=1:citynum
plot(x(i)+0.5,y(i)+0.5,'ro','MarkerEdgeColor','r','MarkerFaceColor','g','markersize',8);
hold on;
text(x(i)+0.5,y(i)+0.5+0.2,num2str(i),'Color',);
end
% 连线
for i=1:length(zbest.path)-1
plot(,,'b-','MarkerEdgeColor','r','MarkerFaceColor','g','markersize',8,'linewidth',2);
end
axis tight;
axis off;
hold off
参考：
【1】基于穷举法的机器人避障路径寻优（免费）
【2】智能车辆局部避障路径规划及横向运动控制研究_陈东
【3】3-PSO算法（粒子群算法）的栅格路径寻优计算
新手学习机器人路径规划， 新手学习一下 学习一下,.. 学习一下，，研究 谢谢楼主，可以好好学习一下啦 新手想学习 谢谢楼主，可以好好学习一下啦
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