基于麻雀搜索算法的栅格地图路径规划附Matlab代码

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🔥 内容介绍

麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm, SSA）模拟麻雀种群的觅食行为（生产者 - 追随者机制） 和反捕食行为（警戒者机制），在栅格地图中实现路径规划：

1. 栅格地图建模

   ：将环境离散为二维栅格，用 0 表示可通行区域、1 表示障碍物，定义起点（S）和终点（T）；

2. SSA 适配路径规划

   ：

   • 粒子编码：每个麻雀代表一条路径，编码为栅格坐标序列（从起点到终点的连续栅格点）；

   • 适应度函数：综合路径长度（最小化）、碰撞惩罚（无碰撞为 0，碰撞为大值）、路径平滑性（转角惩罚，可选）；

   • 行为规则：生产者探索全局最优路径，追随者利用生产者信息局部开发，警戒者随机扰动避免局部最优；

3. 路径后处理

   ：对 SSA 搜索到的路径进行平滑处理（B 样条插值），去除冗余拐点，提升路径可行性。

适用场景：移动机器人导航、无人机路径规划、自动驾驶路径决策等，适用于静态栅格环境下的最短无碰撞路径搜索。

1. 栅格地图构建

1. 地图尺寸：自定义行数（rows）和列数（cols）；

   • 障碍物生成：随机生成指定比例的障碍物（或导入自定义障碍物地图）；

   • 起点 / 终点设置：用户指定或随机生成（确保起点 / 终点非障碍物）。

2. SSA 路径搜索

   ：

   • 生产者：全局探索，更新路径至更优区域；

   • 追随者：局部开发，跟随生产者路径调整；

   • 警戒者：随机扰动，跳出局部最优；

   • 种群初始化：生成多条随机路径（从起点出发，向终点方向随机移动，避免障碍物）；

   • 适应度计算：路径长度越短、无碰撞、转角越少，适应度值越优；

   • 位置更新：

3. 路径优化

   ：

   • 碰撞检测：确保路径不穿过障碍物；

   • 路径平滑：B 样条插值去除冗余拐点，生成连续平滑路径；

4. 结果输出

   ：规划路径坐标、路径长度、搜索时间、迭代收敛曲线、地图路径可视化。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

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2.1 bp时序、回归预测和分类

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2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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