【路径规划】基于matlab饥饿游戏算法栅格地图机器人路径规划【含Matlab源码 2820期】

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原创最新推荐文章于 2026-11-09 13:51:09 发布 934 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

【路径规划】饥饿游戏算法栅格地图机器人路径规划【含Matlab源码 2820期】饥饿游戏算法栅格地图机器人路径规划 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！阅读详情

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⛄一、饥饿游戏算法及栅格地图简介

1 饥饿游戏算法
饥饿游戏算法（Hunger Games Algorithm）是一种用于解决优化问题的启发式算法，灵感来源于同名小说和电影《饥饿游戏》。该算法基于生存竞争的概念，通过模拟“饥饿游戏”的场景来搜索最优解。

饥饿游戏算法通常适用于解决组合优化问题，如旅行商问题、装箱问题、调度问题等。算法的基本思想是通过建立一群个体（代表潜在的解决方案），并模拟个体之间的竞争和适应度评估，以选择适应度最高的个体作为优秀解。

该算法的关键步骤如下：
(1)初始化种群：随机生成一群个体作为初始解决方案。
(2)评估个体适应度：根据问题的特定评价函数，计算每个个体的适应度。
(3)选择生存者：根据个体的适应度，选择一部分个体作为生存者，通常采用选择概率较高的个体。
(4)交叉和变异：对生存者进行交叉和变异操作，生成新的个体。
(5)更新种群：根据新生成的个体，更新种群。
(6)终止条件检查：判断是否满足终止条件，如达到最大迭代次数或找到满意的解。
(7)返回最优解：返回适应度最高的个体作为最优解。

饥饿游戏算法通过竞争和适应度评估的过程，逐步搜索到较优的解决方案。它具有较好的全局搜索能力和收敛性，适用于复杂的优化问题。然而，具体应用时需要根据问题的特点进行算法的参数设置和调优。

2 栅格地图
2.1 栅格法应用背景
路径规划时首先要获取环境信息，建立环境地图，合理的环境表示有利于建立规划方法和选择合适的搜索算法，最终实现较少的时间开销而规划出较为满意的路径。一般使用栅格法在静态环境下建立环境地图。
2.2 栅格法实质
将AGV的工作环境进行单元分割，将其用大小相等的方块表示出来，这样栅格大小的选取是影响规划算法性能的一个很重要的因素。栅格较小的话，由栅格地图所表示的环境信息将会非常清晰，但由于需要存储较多的信息，会增大存储开销，同时干扰信号也会随之增加，规划速度会相应降低，实时性得不到保证；反之，由于信息存储量少，抗干扰能力有所增强，规划速随之增快，但环境信息划分会变得较为模糊，不利于有效路径的规划。在描述环境信息时障碍物所在区域在栅格地图中呈现为黑色，地图矩阵中标为1，可自由通行区域在栅格地图中呈现为白色，地图矩阵中标为0。路径规划的目的就是在建立好的环境地图中找到一条最优的可通行路径，所以使用栅格法建立环境地图时，栅格大小的合理设定非常关键。
2.3 10乘10的静态环境地图
在这里插入图片描述
10乘10的静态环境地图代码

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%建立环境地图%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
function DrawMap(map)
n = size(map);
step = 1;
a = 0 : step :n(1);
b = 0 : step :n(2);
figure(1)
axis([0 n(2) 0 n(1)]); %设置地图横纵尺寸
set(gca,'xtick',b,'ytick',a,'GridLineStyle','-',...
'xGrid','on','yGrid','on');
hold on
r = 1;
for(i=1:n(1))         %设置障碍物的左下角点的x,y坐标
    for(j=1:n(2))
        if(map(i,j)==1)
            p(r,1)=j-1;
            p(r,2)=i-1;
            fill([p(r,1) p(r,1) + step p(r,1) + step p(r,1)],...
                 [p(r,2) p(r,2) p(r,2) + step p(r,2) + step ],'k');
            r=r+1;
            hold on
        end
    end
end
  %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%栅格数字标识%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
x_text = 1:1:n(1)*n(2); %产生所需数值.
for i = 1:1:n(1)*n(2)
    [row,col] = ind2sub([n(2),n(1)],i);
    text(row-0.9,col-0.5,num2str(x_text(i)),'FontSize',8,'Color','0.7 0.7 0.7');
end
hold on
axis square

建立环境矩阵，1代表黑色栅格，0代表白色栅格，调用以上程序，即可得到上述环境地图。

map=[0 0 0 1 0 0 1 0 0 0;
     1 0 0 0 0 1 1 0 0 0;
     0 0 1 0 0 0 1 1 0 0;
     0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
     0 0 0 0 0 1 0 0 1 0;
     1 0 0 0 0 1 1 0 0 0;
     0 0 0 1 0 0 0 0 0 0;
     1 1 1 0 0 0 1 0 0 0;
     0 0 0 0 0 1 1 0 0 0;
     0 0 0 0 0 1 1 0 0 0;];
     DrawMap(map);         %得到环境地图

2.4 栅格地图中障碍栅格处路径约束
移动体栅格环境中多采用八方向的移动方式，此移动方式在完全可通行区域不存在运行安全问题，当
移动体周围存在障碍栅格时此移动方式可能会发生与障碍物栅格的碰撞问题，为解决此问题加入约束
条件，当在分别与障碍物栅格水平方向和垂直方向的可行栅格两栅格之间通行时，禁止移动体采用对
角式移动方式。
在这里插入图片描述

约束条件的加入，实质是改变栅格地图的邻接矩阵，将障碍栅格(数字为“1”的矩阵元素)的对角栅格
设为不可达，即将对角栅格的距离值改为无穷大。其实现MATLAB代码如下：
代码：

%约束移动体在障碍栅格对角运动
%通过优化邻接矩阵实现
%%%%%%%%%%%%%%%%%% 约束移动体移动方式 %%%%%%%%%%%%%%%%%
function W=OPW(map,W)
% map 地图矩阵  % W 邻接矩阵
n = size(map);
num = n(1)*n(2);
for(j=1:n(1))
    for(z=1:n(2))
       if(map(j,z)==1)
          if(j==1)                  %若障碍物在第一行
             if(z==1)               %若障碍物为第一行的第一个
                W(j+1,j+n(2)*j)=Inf;
                W(j+n(2)*j,j+1)=Inf;
             else
                if(z==n(2))         %若障碍物为第一行的最后一个
                   W(n(2)-1,n(2)+n(1)*j)=Inf;
                   W(n(2)+n(1)*j,n(2)-1)=Inf;
                else                %若障碍物为第一行的其他
                    W(z-1,z+j*n(2))=Inf;
                    W(z+j*n(2),z-1)=Inf;
                    W(z+1,z+j*n(2))=Inf;
                    W(z+j*n(2),z+1)=Inf;
                end
             end
          end
          if(j==n(1))               %若障碍物在最后一行
             if(z==1)               %若障碍物为最后一行的第一个
                W(z+n(2)*(j-2),z+n(2)*(j-1)+1)=Inf;
                W(z+n(2)*(j-1)+1,z+n(2)*(j-2))=Inf;
             else
             if(z==n(2))            %若障碍物为最后一行的最后一个
                W(n(1)*n(2)-1,(n(1)-1)*n(2))=Inf;
                W((n(1)-1)*n(2),n(1)*n(2)-1)=Inf;
             else                   %若障碍物为最后一行的其他
                W((j-2)*n(2)+z,(j-1)*n(2)+z-1)=Inf;
                W((j-1)*n(2)+z-1,(j-2)*n(2)+z)=Inf;
                W((j-2)*n(2)+z,(j-1)*n(2)+z+1)=Inf;
                W((j-1)*n(2)+z+1,(j-2)*n(2)+z)=Inf;
             end
             end
          end
          if(z==1)              
             if(j~=1&&j~=n(1))       %若障碍物在第一列非边缘位置 
                W(z+(j-2)*n(2),z+1+(j-1)*n(2))=Inf;
                W(z+1+(j-1)*n(2),z+(j-2)*n(2))=Inf;
                W(z+1+(j-1)*n(2),z+j*n(2))=Inf;
                W(z+j*n(2),z+1+(j-1)*n(2))=Inf;
             end
          end
         if(z==n(2))
            if(j~=1&&j~=n(1))         %若障碍物在最后一列非边缘位置 
               W((j+1)*n(2),j*n(2)-1)=Inf;
               W(j*n(2)-1,(j+1)*n(2))=Inf;
               W(j*n(2)-1,(j-1)*n(2))=Inf;
               W((j-1)*n(2),j*n(2)-1)=Inf;
            end
         end
         if(j~=1&&j~=n(1)&&z~=1&&z~=n(2))   %若障碍物在非边缘位置
            W(z+(j-1)*n(2)-1,z+j*n(2))=Inf;
            W(z+j*n(2),z+(j-1)*n(2)-1)=Inf;
            W(z+j*n(2),z+(j-1)*n(2)+1)=Inf;
            W(z+(j-1)*n(2)+1,z+j*n(2))=Inf;
            W(z+(j-1)*n(2)-1,z+(j-2)*n(2))=Inf;
            W(z+(j-2)*n(2),z+(j-1)*n(2)-1)=Inf;
            W(z+(j-2)*n(2),z+(j-1)*n(2)+1)=Inf;
            W(z+(j-1)*n(2)+1,z+(j-2)*n(2))=Inf;
         end
       end
     end
   end
end

2.5 栅格法案例
下面以Djkstra算法为例，其实现如下：

map=[0 0 0 1 0 0 1 0 0 0;
     1 0 0 0 0 1 1 0 0 0;
     0 0 1 0 0 0 1 1 0 0;
     0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
     0 0 0 0 0 1 0 0 1 0;
     1 0 0 0 0 1 1 0 0 0;
     0 0 0 1 0 0 0 0 0 0;
     1 1 1 0 0 0 1 0 0 0;
     0 0 0 0 0 1 1 0 0 0;
     0 0 0 0 0 1 1 0 0 0;];

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%建立环境矩阵map%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
DrawMap(map); %得到环境地图
W=G2D(map);   %得到环境地图的邻接矩阵
W(W==0)=Inf;  %邻接矩阵数值处理
W=OPW(map,W); %优化邻接矩阵
[distance,path]=dijkstra(W,1,100);%设置起始栅格，得到最短路径距离以及栅格路径
[x,y]=Get_xy(distance,path,map);   %得到栅格相应的x，y坐标
Plot(distance,x,y);   %画出路径

运行结果如下：
在这里插入图片描述
其中函数程序：
DrawMap(map) 详见建立栅格地图
W=G2D(map) ；详见建立邻接矩阵
[distance， path] =dijkstra(W， 1， 100) 详见Djk stra算法
[x， y] =Get_xy(distance， path， map) ；
Plot(distance， x， y) ；

⛄二、部分源代码

clc
clear
close all

%% 输入数据
G=[ 0 0 1 1 1 0 0 0 0 1
1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 1 1 0 1 0 0 0 0 0
0 1 1 0 1 0 0 0 1 0
0 0 0 0 0 0 1 0 0 0
0 0 0 1 0 0 0 0 0 1
0 0 0 0 0 0 1 1 0 0
0 1 0 0 0 0 1 0 0 0
0 1 0 0 1 0 0 0 0 0];
G = zeros(10,10);
d = randperm(95,21)+1;
d=sort(d);
G(d) = 1;
%% 栅格绘制
drawShanGe(G,0)
title(‘栅格地图’)
%%
S = [1 1]; % 起点
E = [10 10]; % 终点
G0 = G;
G = G0(S(1):E(1),S(2):E(2)); % 该方式是为了方便更改起点与终点
[Xmax,dim] = size(G); % 栅格地图列数为粒子维数，行数为粒子的变化范围
dim = dim - 2; % 减2是去掉起点与终点

%% 参数设置
maxgen = 50; % 最大迭代次数
NP = 30; % 种群数量
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
Xmin = 1; % 变量下界
[ fgbest,bestX,FG]=HGS(NP,maxgen, Xmin, Xmax ,dim,G);
%% 结果分析
bestX = LocalSearch(bestX,Xmax,G);
% bestX = round(bestX);
fgbest
figure
plot(FG,‘b-’)
xlabel(‘迭代次数’)
ylabel(‘适应度值’)
title(‘饥饿游戏迭代曲线’)
route = [S(1) bestX E(1)];
path=generateContinuousRoute(route,G);
path=shortenRoute(path);
figure
path = path + repmat(S- [1 1] ,size(path,1),1);
drawPath(path,G0,0)
title(‘基于饥饿游戏优化算法的栅格地图机器人路径规划’)

⛄三、运行结果

在这里插入图片描述

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]王胜, 刘海忠. 基于饥饿游戏算法的栅格地图路径规划[J]. 计算机与数字工程, 2020, 48(2): 378-380.
[2]李静, 武忠杰, 王凯. 基于改进饥饿游戏算法的栅格地图机器人路径规划[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(15): 135-141.
[3]曹婷婷, 周杰, 孙涛. 基于改进饥饿游戏算法的栅格地图机器人路径规划[J]. 计算机科学与探索, 2018, 12(9): 1256-1265.

3 备注
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3 图像处理方面
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5 无人机应用方面
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6 无线传感器定位及布局方面
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7 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

8 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

9 元胞自动机方面
交通流人群疏散病毒扩散晶体生长

10 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合

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