遗传算法优化扫地机器人路径规划——附matlab代码

遗传算法优化扫地机器人路径规划——附matlab代码

在实际应用中，扫地机器人的路径规划需要满足多种复杂约束，如环境障碍物避障、时间与能耗的平衡等。传统的方法可能无法很好地解决这些问题，而使用遗传算法是一种有效的选择。

遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化方法，通过模拟交叉、变异、选择等过程来不断优化个体的适应度，从而得到一组较优解。在扫地机器人路径规划中，可以将路径抽象为染色体，随机生成初始种群后，不断进行交叉、变异操作，通过适应度函数的评价，筛选出更优秀的个体，最终得到一条较优的路径规划方案。

下面是基于遗传算法求解扫地机器人路径规划的matlab代码实现：

% 参数设置
popSize = 50; % 种群数量
gen = 500; % 迭代次数
pCrossover =