基于蚁群算法的机器人路径规划MATLAB源代码概述.docVIP

欢迎访问GreenSim团队主页→ HYPERLINK /greensim /greensim 邮箱： HYPERLINK greensim@163.com greensim@163.com 第 PAGE \* MERGEFORMAT 1页 基于蚁群算法的机器人路径规划MATLAB源代码 基本思路是，使用离散化网格对带有障碍物的地图环境建模，将地图环境转化为邻接矩阵，最后使用蚁群算法寻找最短路径。 function [ROUTES,PL,Tau]=ACASPS(G,Tau,K,M,S,E,Alpha,Beta,Rho,Q) %% % ACASP.m % 基于蚁群算法的机器人路径规划 % GreenSim团队——专业级算法设计代写程序 % 欢迎访问GreenSim团队主页→/greensim %% % 输入参数列表 % G 地形图为01矩阵，如果为1表示障碍物 % Tau 初始信息素矩阵（认为前面的觅食活动中有残留的信息素） % K 迭代次数（指蚂蚁出动多少波） % M 蚂蚁个数（每一波蚂蚁有多少个） % S 起始点（最短路径的起始点） % E 终止点（最短路径的目的点） % Alpha 表征信息素重要程度的参数 % Beta 表征启发式因子重要程度的参数 % Rho 信息素蒸发系数 % Q 信息素增加强度系数 % % 输出参数列表 % ROUTES 每一代的每一只蚂蚁的爬行路线 % PL 每一代的每一只蚂蚁的爬行路线长度 % Tau 输出动态修正过的信息素 %% 变量初始化 %load D=G2D(G); N=size(D,1);%N表示问题的规模（象素个数） MM=size(G,1); a=1;%小方格象素的边长 Ex=a*(mod(E,MM)-0.5);%终止点横坐标 if Ex==-0.5 Ex=MM-0.5; end Ey=a*(MM+0.5-ceil(E/MM));%终止点纵坐标 Eta=zeros(1,N);%启发式信息，取为至目标点的直线距离的倒数 %下面构造启发式信息矩阵 for i=1:N ix=a*(mod(i,MM)-0.5); if ix==-0.5 ix=MM-0.5; end iy=a*(MM+0.5-ceil(i/MM)); if i~=E Eta(1,i)=1/((ix-Ex)^2+(iy-Ey)^2)^0.5; else Eta(1,i)=100; end end ROUTES=cell(K,M);%用细胞结构存储每一代的每一只蚂蚁的爬行路线 PL=zeros(K,M);%用矩阵存储每一代的每一只蚂蚁的爬行路线长度 %% 启动K轮蚂蚁觅食活动，每轮派出M只蚂蚁 for k=1:K %disp(k); for m=1:M %% 第一步：状态初始化 W=S;%当前节点初始化为起始点 Path=S;%爬行路线初始化 PLkm=0;%爬行路线长度初始化 TABUkm(S)=0;%已经在初始点了，因此要排除 DD=D;%邻接矩阵初始化 %% 第二步：下一步可以前往的节点 DW=DD(W,:); DW1=find(DWinf); for j=1:length(DW1) if TABUkm(DW1(j))==0 end end LJD=find(DWinf);%可选节点集 Len_LJD=length(LJD);%可选节点的个数 %% 觅食停止条件：蚂蚁未遇到食物或者陷入死胡同 while W~=ELen_LJD=1 %% 第三步：转轮赌法选择下一步怎么走 PP=zeros(1,Len_LJD); for i=1:Len_LJD end PP=PP/(sum(PP));%建立概率分布 Pcum=cumsum(PP); Select=find(Pcum=rand); to_visit=LJD(Select(1));%下一步将要前往的节点 %%