路径规划算法：基于引力搜索优化的机器人路径规划算法

机器人路径规划是在自动化系统中的一个关键问题，它涉及到在给定环境中找到机器人从起始点到目标点的最佳路径。引力搜索优化（Gravitational Search Optimization，GSO）是一种基于自然界引力定律的元启发式算法，它模拟了物体之间的相互作用和引力的影响，用于解决优化问题。本文介绍了基于引力搜索优化的机器人路径规划算法，并提供了相应的MATLAB代码。

算法步骤如下：

1. 初始化参数：

   • 定义机器人的起始点和目标点。
   • 设定引力搜索优化算法的参数，如迭代次数、种群大小、引力常数等。

2. 创建初始种群：

   • 随机生成一定数量的个体作为初始种群。
   • 每个个体表示一条路径，可以用一系列坐标点表示。

3. 计算个体适应度：

   • 对于每个个体，计算其路径的适应度值。
   • 适应度值可根据路径长度或其他评价指标来确定。

4. 更新引力和位移：

   • 根据个体的适应度值计算引力和位移。
   • 引力表示个体之间的相互作用，适应度较高的个体受到较大的引力影响。
   • 位移表示个体在搜索空间中的移动方向和距离，与引力大小成正比。

5. 更新个体位置：

   • 根据引力和位移更新个体的位置。
   • 每个个体向位移方向移动一定距离，得到新的位置。</