11基于遺傳算法的機(jī)器人路徑規(guī)劃matlab源代碼

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1、歡迎訪問GreenSim團(tuán)隊主頁→http://blog.sina.com.cn/greensim郵箱：greensim@163.com基于遺傳算法的機(jī)器人路徑規(guī)劃MATLAB源代碼基本思路是：取各障礙物頂點(diǎn)連線的中點(diǎn)為路徑點(diǎn)，相互連接各路徑點(diǎn)，將機(jī)器人移動的起點(diǎn)和終點(diǎn)限制在各路徑點(diǎn)上，利用最短路徑算法來求網(wǎng)絡(luò)圖的最短路徑，找到從起點(diǎn)P1到終點(diǎn)Pn的最短路徑。上述算法使用了連接線中點(diǎn)的條件，因此不是整個規(guī)劃空間的最優(yōu)路徑，然后利用遺傳算法對找到的最短路徑各個路徑點(diǎn)Pi(i=1,2,…n)調(diào)整，讓各路

2、徑點(diǎn)在相應(yīng)障礙物端點(diǎn)連線上滑動，利用Pi=Pi1+ti×(Pi2-Pi1)（ti∈[0,1]i=1,2,…n）即可確定相應(yīng)的Pi，即為新的路徑點(diǎn)，連接此路徑點(diǎn)為最優(yōu)路徑。function[L1,XY1,L2,XY2]=JQRLJGH(XX,YY)%%基于Dijkstra和遺傳算法的機(jī)器人路徑規(guī)劃%GreenSim團(tuán)隊——專業(yè)級算法設(shè)計&代寫程序%歡迎訪問GreenSim團(tuán)隊主頁→http://blog.sina.com.cn/greensim%輸入?yún)?shù)在函數(shù)體內(nèi)部定義%輸出參數(shù)為%L1由Dijkst

3、ra算法得出的最短路徑長度%XY1由Dijkstra算法得出的最短路徑經(jīng)過節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)%L2由遺傳算法得出的最短路徑長度%XY2由遺傳算法得出的最短路徑經(jīng)過節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)%程序輸出的圖片有%Fig1環(huán)境地圖（包括：邊界、障礙物、障礙物頂點(diǎn)之間的連線、Dijkstra的網(wǎng)絡(luò)圖結(jié)構(gòu)）%Fig2由Dijkstra算法得到的最短路徑%Fig3由遺傳算法得到的最短路徑%Fig4遺傳算法的收斂曲線（迄今為止找到的最優(yōu)解、種群平均適應(yīng)值）%%畫Fig1figure(1);PlotGraph;title('地形圖及網(wǎng)絡(luò)拓

4、撲結(jié)構(gòu)')PD=inf*ones(26,26);fori=1:26forj=1:26ifD(i,j)==1x1=XY(i,5);y1=XY(i,6);x2=XY(j,5);y2=XY(j,6);dist=((x1-x2)^2+(y1-y2)^2)^0.5;PD(i,j)=dist;endend第9頁歡迎訪問GreenSim團(tuán)隊主頁→http://blog.sina.com.cn/greensim郵箱：greensim@163.comend%%調(diào)用最短路算法求最短路s=1;%出發(fā)點(diǎn)t=26;%目標(biāo)點(diǎn)[

5、L,R]=ZuiDuanLu(PD,s,t);L1=L(end);XY1=XY(R,5:6);%%繪制由最短路算法得到的最短路徑figure(2);PlotGraph;holdonfori=1:(length(R)-1)x1=XY1(i,1);y1=XY1(i,2);x2=XY1(i+1,1);y2=XY1(i+1,2);plot([x1,x2],[y1,y2],'k');holdonendtitle('由Dijkstra算法得到的初始路徑')%%使用遺傳算法進(jìn)一步尋找最短路%第一步：變量初始化M=

6、50;%進(jìn)化代數(shù)設(shè)置N=20;%種群規(guī)模設(shè)置Pm=0.3;%變異概率設(shè)置LC1=zeros(1,M);LC2=zeros(1,M);Yp=L1;%第二步：隨機(jī)產(chǎn)生初始種群X1=XY(R,1);Y1=XY(R,2);X2=XY(R,3);Y2=XY(R,4);fori=1:Nfarm{i}=rand(1,aaa);end%以下是進(jìn)化迭代過程counter=0;%設(shè)置迭代計數(shù)器whilecounter

7、2*N);%用于存儲子代的細(xì)胞結(jié)構(gòu)Ser=randperm(N);%兩兩隨機(jī)配對的配對表A=farm{Ser(1)};%取出父代A第9頁歡迎訪問GreenSim團(tuán)隊主頁→http://blog.sina.com.cn/greensim郵箱：greensim@163.comB=farm{Ser(2)};%取出父代BP0=unidrnd(aaa-1);%隨機(jī)選擇交叉點(diǎn)a=[A(:,1:P0),B(:,(P0+1):end)];%產(chǎn)生子代ab=[B(:,1:P0),A(:,(P0+1):end)];%產(chǎn)生

8、子代bnewfarm{2*N-1}=a;%加入子代種群newfarm{2*N}=b;fori=1:(N-1)A=farm{Ser(i)};B=farm{Ser(i+1)};newfarm{2*i}=b;endFARM=[farm,newfarm];%新舊種群合并%%第四步：選擇復(fù)制SER=randperm(2*N);FITNESS=zeros(1,2*N);fitness=zeros(1,N);fori=1:(2*N)PP=FARM{i};FITNESS(i)=Min