基于遗传算法的机器人路径规划(Matlab代码实现)

基于遗传算法的机器人路径规划(Matlab代码实现)

在机器人路径规划中，遗传算法是一种常用的优化方法。遗传算法模拟了生物进化过程中的自然选择和遗传机制，通过迭代优化来寻找最优解。本文将介绍如何使用Matlab实现基于遗传算法的机器人路径规划，并提供相应的源代码。

首先，我们需要定义问题的目标和约束。假设我们有一个机器人需要从起点到达目标点，并且在避开障碍物的同时寻找最短路径。我们可以将机器人的路径表示为一系列连续的坐标点，其中起点和目标点是固定的。我们的目标是找到一条路径，使得路径长度最短，并且不与障碍物相交。

以下是基于遗传算法实现机器人路径规划的Matlab代码：

% 参数设置
populationSize = 50; % 种群大小
numGenerations = 100; % 迭代次数

% 问题定义
startPoi