小车路径规划——基于遗传算法及matlab实现

小车路径规划——基于遗传算法及matlab实现

小车路径规划是自动驾驶、机器人导航、无人机巡检等领域中的重要问题，遗传算法作为一种优化算法被广泛应用于该问题的求解中。本文将介绍基于遗传算法求解小车路径规划的方法，并提供matlab代码供读者实现。

1.问题描述

假设一个小车在二维平面上运行，已知该平面上的起点和终点，以及障碍物的位置和形状。小车需要在避开障碍物的情况下，找到一条最短的路径连接起点和终点。

2.解决方法

遗传算法是一种模仿自然进化过程的优化算法，通过不断地进化得到更优的解。具体步骤如下：

（1）编码

将路径表示为一串基因序列，每个基因代表小车在二维平面上的位置。例如，一条路径可以由多个线段组成，每个线段有起点和终点，可以将起点和终点的坐标作为一个基因进行编码。

（2）初始化种群

随机生成一定数量的个体作为初始种群。

（3）适应度函数

定义适应度函数，用于评价每个个体的优劣程度。在本问题中，适应度函数可以定义为起点到终点的距离加上路径上障碍物的数量等于惩罚项的距离，即f(x)=d(x,goal)+p(x)。

（4）选择

根据适应度函数的值，按一定概率选择较优的个体作为下一代的父代。

（5）交叉

对父代进行基因交叉操作，产生新的个体。

（6）变异

对新个体进行基因变异操作，产生更多的多样性。

（7）生成新种群

将父代和子代合并成新的种群。

（8）重复上述步骤

重复执行上述步骤，直到满足停止准则（例如达到最大迭代次数或达到目标误差