基于多目标浣熊优化算法（multi-objective Coati Optimization Algorithm，MOCOA）的移动机器人路径规划研究，MATLAB代码

原创于 2025-09-02 15:21:41 发布 · 969 阅读

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#算法 #matlab #数据结构

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🔥 内容介绍

在工业仓储、室内服务、室外巡检等场景中，移动机器人路径规划需同时满足 “路径最短、能耗最低、安全性最高” 等多目标需求，传统单目标优化算法难以平衡多目标间的冲突，而多目标优化算法（如 MOPSO、NSGA-II）常存在解集分布不均、收敛速度慢等问题。2024 年提出的多目标浣熊优化算法（MOCOA），模拟浣熊在自然界中的觅食、攀爬、记忆与群体协作行为，能高效生成均匀分布的 Pareto 最优解集，为移动机器人多目标路径规划提供了创新且高效的解决方案。本文将从 MOCOA 算法原理、路径规划模型构建、算法实现流程到性能验证，完整呈现 MOCOA 在移动机器人路径规划中的应用。

一、多目标浣熊优化算法（MOCOA）核心原理

MOCOA 算法基于浣熊的生物特性，通过多目标适应度评估与 Pareto 支配机制，在解空间中搜索兼顾多个优化目标的最优解，其核心优势在于 “全局探索能力强、解集分布均匀、收敛速度快”，完美适配移动机器人多目标路径规划需求。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

function path=generateContinuousRoute(route,G)

Xmax = size(G,1);

dim = length(route);

path = [route(1) 1];

j=1;

f=1;

while j ~=dim&&f<200

xa = route(j);

xb = route(j+1);

h = abs(xa - xb); % 两相邻栅格高度差

if h == 0 % 两栅格位于同一行

path = [path ; route(j+1) j+1];

elseif h == 1 % 两栅格位于相邻行

path = [path ; route(j+1) j+1];

else

k=0;

while k==0

if xa <= xb % xa栅格位于xb栅格的下方

if all(G(xa:xb,j) == 0) % 第j行xa到xb全为自由栅格

path = [path; (xa+1:xb-1)' j*ones(h-1,1);route(j+1) j+1];

else % 第j行xa到xb不全为自由栅格

w = xa; % 第w个为xa到xb之间的第一个障碍栅格

for k = xa:xb

if G(k,j) == 1

w = k;

break

end

if all(G(w:xb,j+1)==0) % 第j+1列w到wb全为自由栅格

path = [path; (xa+1:w-1)' j*ones(w-xa-1,1);(w:xb)' (j+1)*ones(xb-w+1,1)];

else

mm=h;

while 1

xb=xa+mm-1;

if G(xb,j+1)==0

route(j+1)=xb;

break;

end

mm=mm-1;

end

j=j-1;

continue;

end

else

if all(G(xa:-1:xb,j) == 0) % 第j行xa到xb全为自由栅格

path = [path; (xa-1:-1:xb+1)' j*ones(h-1,1);route(j+1) j+1];

else % 第j行xa到xb不全为自由栅格

w = xa; % 第w个为xa到xb之间的第一个障碍栅格

for k = xa:-1:xb

if G(k,j) == 1

w = k;

break

end

if all(G(w:-1:xb,j+1)==0) % 第j+1列w到wb全为自由栅格

path = [path; (xa-1:-1:w+1)' j*ones(xa-w-1,1);(w:-1:xb)' (j+1)*ones(w-xb+1,1)];

else

mm=h;

while 1

xb=xa-mm+1;

if G(xb,j+1)==0

route(j+1)=xb;

break;

end

mm=mm-1;

end

j=j-1;

continue;

end

k=1;

end

j=j+1;

f=f+1;

end

if f>=200

path=[];

end

🔗 参考文献

[1] Lv P , Wang N , Su X ,et al.Research on No-Load Air-Gap Magnetic Field and Multi-Objective Optimization of A Three-Segment Halbach PMSLM with Partially Magnetized Poles[J].IEEE Transactions on Magnetics, 61[2025-09-02].DOI:10.1109/TMAG.2025.3593828.

[2] Shang Z , Chen Y , Lai D ,et al.A novel interpretability machine learning model for wind speed forecasting based on feature and sub-model selection[J].Expert Systems with Application, 2024(Dec. Pt.A):255.DOI:10.1016/j.eswa.2024.124560.