【路径规划】基于matlab鸽群算法栅格地图机器人最短路径规划【含Matlab源码 2880期】

最新推荐文章于 2024-10-23 13:18:22 发布

Matlab研究室

最新推荐文章于 2024-10-23 13:18:22 发布

阅读量679

点赞数 12

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏： Matlab仿真实验室（奶茶价版）文章标签： matlab

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Lolyc/article/details/142739257

Matlab仿真实验室（奶茶价版）专栏收录该内容

3280 篇文章 ¥19.90 ¥99.00

订阅专栏

💥💥💥💥💞💞💞💞💞💞欢迎来到Matlab研究室博客之家💞💞💞💞💞💞💥💥💥💥
在这里插入图片描述
✅博主简介：985研究生，热爱科研的Matlab仿真开发者，完整代码论文复现程序定制期刊写作科研合作扫描文章底部QQ二维码。
🍎个人主页：Matlab研究室
🏆代码获取方式：扫描文章底部QQ二维码
⛳️座右铭：行百里者，半于九十；路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。

更多Matlab路径规划仿真内容点击👇
①Matlab路径规划（研究室版）

⛳️关注微信公众号Matlab王者助手或Matlab海神之光，更多资源等你来！！

⛄一、鸽群算法及栅格地图简介

1 鸽群算法
鸽群算法是一种智能优化算法，可以用于栅格地图机器人的最短路径规划。在鸽群算法中，将机器人的路径规划问题转化为鸽群在栅格地图上搜索食物的问题。算法的基本原理是模拟鸽群在搜索食物时的行为，通过不断地迭代和更新鸽群的位置来寻找最优路径。

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

Matlab研究室

关注关注

12
点赞
踩
15

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

订阅专栏

多AGV路径规划研究及Matlab代码实现

DevPhantom的博客

08-10

1182

对于一个大型的仓储系统中的多个AGV，如何进行高效地路径规划是非常关键的。本文将介绍基于A*算法的多AGV路径规划研究，并提供Matlab代码实现。多AGV路径规划问题可以被视为一个具有多个起点和终点的图，每个起点和终点分别表示每个AGV位置和目标位置。以上代码实现了对于多AGV路径规划问题的解决，使用A*算法搜索每个AGV的最短路径，并将所有AGV的路径存储在一个矩阵中返回。总结：本文介绍了基于A*算法的多AGV路径规划问题，并提供了Matlab代码实现，读者可以按照自己的需求进行修改和扩展。

【路径规划】鸽群算法栅格地图机器人最短路径规划【含Matlab源码 2880期】

订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；

07-26

617

鸽群算法栅格地图机器人最短路径规划完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

智能优化算法之鸟群算法（BSA）的实现（Python附源码）

weixin_42051846的博客

01-18

3445

使用Python编程语言实现鸟群算法用于优化问题的求解，分别从实现思路、算法步骤以及实例这三个部分展开介绍，附源码，操作简单，适合新手学习。

乌鸦搜索算法matlab代码

05-13

乌鸦搜索算法matlab代码

【路径规划】基于matlab静电放电算法栅格地图机器人最短路径规划【含Matlab源码 2858期】

订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；

07-24

773

静电放电算法栅格地图机器人最短路径规划完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！

MATLAB——遗传算法路径规划

08-27

本代码主要利用MATLAB工具实现MATLAB——遗传算法路径规划，简单明了，易于理解

【路径规划】基于matlab鸽群算法栅格地图机器人最短路径规划【含Matlab源码 2880期】.mp4

02-22

步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中；步骤二：双击打开main.m文件；步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码...

【PIO三维路径规划】鸽群算法无人机避障三维航迹规划【含Matlab源码 4724期】

订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；

09-18

965

鸽群算法无人机避障三维航迹规划完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！

【路径规划】路径规划非线性控制（Matlab实现）

你的Matlab小助手

10-18

1089

4. 性能评估与优化：对路径规划和非线性控制的性能进行评估，包括路径的准确性、系统的响应时间、稳定性、鲁棒性等方面。4. 物流与仓储：优化物流机器人和自动化设备的路径规划和运动控制，提高物流作业的效率和准确性。一、背景与重要性：在众多领域，如机器人导航、无人驾驶车辆、航空航天等，精确的路径规划和有效的控制是实现高效、安全运行的关键。由于实际系统往往受到各种非线性因素的影响，如摩擦力、空气动力学效应、系统的动力学约束等，传统的线性控制方法难以满足高性能的控制要求，因此非线性控制方法的研究和应用变得至关重要。

【路径规划】基于matlab灰狼算法机器人栅格地图最短路径规划【含Matlab源码 1761期】

订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；

03-09

3141

灰狼算法机器人栅格地图最短路径规划完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！

基于遗传算法的机器人路径规划matlab程序

05-02

采用栅格对机器人的工作空间进行划分，再利用优化算法对机器人路径优化，是采用智能算法求最优路径的一个经典问题。目前，采用蚁群算法在栅格地图上进行路径优化取得比较好的效果，而利用遗传算法在栅格地图上进行路径优化在算法显得更加难以实现。利用遗传算法处理栅格地图的机器人路径规划的难点主要包括：1保证路径不间断，2保证路径不穿过障碍。用遗传算法解决优化问题时的步骤是固定的，就是种群初始化，选择，交叉，变异，适应度计算这样，那么下面我就说一下遗传算法求栅格地图中机器人路径规划在每个步骤的问题、难点以及解决办法。

基于遗传算法的机器人路径规划MATLAB源码

03-16

算法的思路如下：取各障碍物顶点连线的中点为路径点，相互连接各路径点，将机器人移动的起点和终点限制在各路径点上，利用Dijkstra算法来求网络图的最短路径，找到从起点P1到终点Pn的最短路径，由于上述算法使用了连接线中点的条件，不是整个规划空间的最优路径，然后利用遗传算法对找到的最短路径各个路径点Pi (i=1,2,…n)调整，让各路径点在相应障碍物端点连线上滑动，利用Pi= Pi1+ti×(Pi2-Pi1)（ti∈[0,1] i=1,2,…n）即可确定相应的Pi，即为新的路径点，连接此路径点为最优路径。

1基于遗传算法的机器人路径规划MATLAB源代码

05-31

各障碍物顶点连线的中点为路径点，相互连接各路径点，将机器人移动的起点和终点限制在各路径点上，利用最短路径算法来求网络图的最短路径，找到从起点P1到终点Pn的最短路径。上述算法使用了连接线中点的条件，因此不是整个规划空间的最优路径，然后利用遗传算法对找到的最短路径各个路径点Pi (i=1,2,…n)调整，让各路径点在相应障碍物端点连线上滑动，利用Pi= Pi1+ti×(Pi2-Pi1)（ti∈[0,1] i=1,2,…n）即可确定相应的Pi，即为新的路径点，连接此路径点为最优路径

【路径规划】基于粒子群算法实现机器人栅格地图路径规划matlab源码.md

08-09

【路径规划】基于粒子群算法实现机器人栅格地图路径规划matlab源码.md

基于栅格地图的A-星算法路径规划

01-19

用 MATLAB 实现基于栅格地图的A-星算法路径规划，代码中障碍物是随机的。

【路径规划】基于D星算法实现栅格地图机器人路径规划

m0_60703264的博客

08-15

3186

一、算法介绍 A* 在静态路网中非常有效（very efficient for static worlds），但不适于在动态路网，环境如权重等不断变化的动态环境下。 D是动态A（D-Star,Dynamic A Star）卡内及梅隆机器人中心的Stentz在1994和1995年两篇文章提出，主要用于机器人探路。是火星探测器采用的寻路算法。 Optimal and Efficient Path Planning for Partially-Known Environments The Focuss.

【路径规划】使用 Genetic Algorithm 解决机器人路径规划问题（Matlab实现）

最新发布

你的Matlab小助手

10-23

500

在机器人路径规划中，首先需要将路径问题进行编码，通常可以将路径表示为一系列的坐标点或者特定的数据结构。然后，初始化一个包含多个潜在路径的种群。选择操作根据适应度挑选出较优的路径作为父代，交叉操作将父代路径进行组合以产生新的路径，变异操作则对路径进行随机的改变，增加种群的多样性。随着迭代的进行，种群中的路径逐渐优化，最终收敛到一个较好的解决方案，即机器人的最优或接近最优路径。遗传算法能够处理复杂的环境，包括存在多个障碍物、动态变化的环境等情况，为机器人在不同场景下的路径规划提供了一种有效的方法。

[ Matlab ] 遗传算法求最短路径

dianling3902的博客

06-05

7441

打包下载源代码实例描述配送中心数为 $1$，客户数 $k$为 $8$，车辆总数 $m$为 $2$；车辆载重皆为 $8$ 吨；各客户点需求为 $g(i = 1, 2, ... , 8)$（单位为吨），已知客户点与配送中心的距离如表 $1 $（其中 $0$ 表示中心仓库），要求合理安排车辆的运输路线，使总运输里程最小。客户点与配送中心的距离表 ...

【路径规划】动态路径规划（matlab实现）

你的Matlab小助手

03-31

1085

动态路径规划是指在考虑环境不确定性和变化的情况下，确定从起点到目标点的最佳路径的过程。与传统路径规划不同，动态路径规划需要在实时或近实时条件下不断调整路径以应对环境变化。这些算法可以是基于规则的，也可以是基于优化或机器学习的，旨在在考虑时间、资源和环境变化的情况下找到最优路径。总的来说，动态路径规划是一种在不确定环境中实现路径规划的技术，通过实时更新和调整路径以适应环境变化，从而在动态环境中有效地导航和规划路径。文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。

svm分类基于matlab鸽群算法优化支持向量机pio-svm数据分类【含matlab源码 2242期

01-21

svm分类基于Matlab鸽群算法优化支持向量机(SVM)数据分类是一种利用鸽群算法来优化SVM模型参数并进行数据分类的方法。鸽群算法是一种基于自然界鸟群觅食行为的优化算法，通过模拟鸟群中鸟类之间的信息交流和协作，来求解最优化问题。在使用鸽群算法优化SVM模型之前，我们首先需要了解SVM模型的原理。SVM是一种二分类模型，通过在特征空间中找到一个最优的超平面来实现数据的分类。在SVM模型中，支持向量是决定超平面位置和方向的关键要素。 鸽群算法优化SVM模型的过程如下： 1. 初始化鸽群规模和初始解。 2. 根据当前解，计算每个个体适应度值。适应度值反映了个体解的好坏程度。 3. 选择适应度最好的个体作为当前最佳解，并保存其对应的超平面参数。 4. 利用鸽群的信息交流和协作，更新所有鸽子的位置和速度。 5. 根据更新后的位置和速度，计算新解的适应度值。 6. 根据新解的适应度值，更新当前最佳解。 7. 重复步骤4-6，直至满足停止准则或达到最大迭代次数。通过鸽群算法优化SVM模型，可以得到一组最佳的超平面参数，从而实现对数据的分类。这种方法能够克服传统的SVM模型由于初始解的不合理和局部最优解的问题，进而改善了分类结果的准确性和鲁棒性。以下是一个简化的Matlab源码示例（仅供参考）： ```matlab % 设置鸽群规模和最大迭代次数 N = 50; MaxIter = 100; % 初始化鸽子位置和速度 X = rand(N, 2); V = rand(N, 2); % 初始化最佳解和适应度值 BestX = zeros(1, 2); BestFitness = inf; % 迭代优化 for iter = 1:MaxIter % 计算适应度值 fitness = CalculateFitness(X); % 更新最佳解 [minFitness, minIndex] = min(fitness); if minFitness < BestFitness BestFitness = minFitness; BestX = X(minIndex, :); end % 更新速度和位置 V = UpdateVelocity(V, X, BestX); X = UpdatePosition(X, V); end % 输出最佳解和适应度值 disp('Best Solution:'); disp(BestX); disp('Best Fitness:'); disp(BestFitness); % 计算适应度值的函数 function fitness = CalculateFitness(X) % 计算每个个体的适应度值 % ... end % 更新速度的函数 function V = UpdateVelocity(V, X, BestX) % 根据鸽子当前位置和最佳解更新速度 % ... end % 更新位置的函数 function X = UpdatePosition(X, V) % 根据鸽子当前速度更新位置 % ... end ``` 以上是关于基于Matlab鸽群算法优化支持向量机(SVM)数据分类的简要介绍和示例源码。这种方法可以提高SVM模型的性能，但在实际应用中还需要根据具体情况进行调试和优化。