本文介绍了如何使用Matlab基于野狗算法进行机器人在栅格地图上的路径规划。通过模拟野狗寻找食物的行为，算法在种群中搜索最短路径。文章详细阐述了算法参数设定、主循环过程，包括种群生成、适应度评估、交叉变异操作，以及如何根据最优个体确定最短路径。
路径规划是机器人导航和自主移动中的重要问题之一。通过规划合适的路径，机器人可以以最优的方式从起始点到目标点进行移动，避开障碍物和不可通行区域。在本文中，我们将介绍如何使用Matlab编写基于野狗算法的栅格地图机器人路径规划程序。
野狗算法（Dog Algorithm）是一种基于种群的启发式优化算法，灵感来源于野狗在寻找食物时的行为。它通过模拟野狗的行为，将问题抽象为一组候选解，并应用优胜劣汰的策略逐步优化解的质量。在路径规划问题中，野狗算法可以用于搜索最短路径。
首先，我们需要创建一个栅格地图，其中包含机器人的起始位置、目标位置以及障碍物的位置。假设我们的栅格地图是一个二维数组，其中0表示可通行区域，1表示障碍物。
% 创建栅格地图
gridMap = [
0, 0, 0
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