matlab怎么学机器人算法,关于粒子群算法在机器人路径规划中应用的matlab的程序代码...-优快云博客

本文介绍了一种基于蚁群算法的动态寻路方法，通过模拟蚂蚁寻找最短路径的行为来解决复杂的路径规划问题。该算法考虑了信息素浓度和启发式因子等关键因素。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

function [ROUTES,PL,Tau]=ACASPS(G,Tau,K,M,S,E,Alpha,Beta,Rho,Q)

%% ---------------------------------------------------------------

% ACASP.m

% 蚁群算法动态寻路算法

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%% ---------------------------------------------------------------

% 输入参数列表

% G 地形图为01矩阵，如果为1表示障碍物

% Tau 初始信息素矩阵(认为前面的觅食活动中有残留的信息素)

% K 迭代次数(指蚂蚁出动多少波)

% M 蚂蚁个数(每一波蚂蚁有多少个)

% S 起始点(最短路径的起始点)

% E 终止点(最短路径的目的点)

% Alpha 表征信息素重要程度的参数

% Beta 表征启发式因子重要程度的参数

% Rho 信息素蒸发系数

% Q 信息素增加强度系数

% 输出参数列表

% ROUTES 每一代的每一只蚂蚁的爬行路线

% PL 每一代的每一只蚂蚁的爬行路线长度

% Tau 输出动态修正过的信息素

%% --------------------变量初始化----------------------------------

%load

D=G2D(G);

N=size(D,1);%N表示问题的规模(象素个数)

MM=size(G,1);

a=1;%小方格象素的边长

Ex=a*(mod(E,MM)-0.5);%终止点横坐标

if Ex==-0.5

Ex=MM-0.5;

end

Ey=a*(MM+0.5-ceil(E/MM));%终止点纵坐标

Eta=zeros(1,N);%启发式信息，取为至目标点的直线距离的倒数

%下面构造启发式信息矩阵

for i=1:N

ix=a*(mod(i,MM)-0.5);

if ix==-0.5

ix=MM-0.5;

end

iy=a*(MM+0.5-ceil(i/MM));

if i~=E

Eta(1,i)=1/((ix-Ex)^2+(iy-Ey)^2)^0.5;

else

Eta(1,i)=100;

end

ROUTES=cell(K,M);%用细胞结构存储每一代的每一只蚂蚁的爬行路线

PL=zeros(K,M);%用矩阵存储每一代的每一只蚂蚁的爬行路线长度

%% -----------启动K轮蚂蚁觅食活动，每轮派出M只蚂蚁--------------------

for k=1:K

%disp(k);

for m=1:M

%% 第一步：状态初始化

W=S;%当前节点初始化为起始点

Path=S;%爬行路线初始化

PLkm=0;%爬行路线长度初始化

TABUkm(S)=0;%已经在初始点了，因此要排除

DD=D;%邻接矩阵初始化

%% 第二步：下一步可以前往的节点

DW=DD(W,:);

DW1=find(DW

for j=1:length(DW1)

if TABUkm(DW1(j))==0

end

LJD=find(DW

Len_LJD=length(LJD);%可选节点的个数

%% 觅食停止条件：蚂蚁未遇到食物或者陷入死胡同

while W~=E&&Len_LJD>=1

%% 第三步：转轮赌法选择下一步怎么走

PP=zeros(1,Len_LJD);

for i=1:Len_LJD

end

PP=PP/(sum(PP));%建立概率分布

Pcum=cumsum(PP);

Select=find(Pcum>=rand);

to_visit=LJD(Select(1));%下一步将要前往的节点

%% 第四步：状态更新和记录

Path=[Path,to_visit];%路径增加

PLkm=PLkm+DD(W,to_visit);%路径长度增加

W=to_visit;%蚂蚁移到下一个节点

for kk=1:N

if TABUkm(kk)==0

DD(W,kk)=inf;

DD(kk,W)=inf;

end

TABUkm(W)=0;%已访问过的节点从禁忌表中删除

DW=DD(W,:);

LJD=find(DW

Len_LJD=length(LJD);%可选节点的个数

end

%% 第五步：记下每一代每一只蚂蚁的觅食路线和路线长度

ROUTES{k,m}=Path;

if Path(end)==E

PL(k,m)=PLkm;

else

PL(k,m)=inf;

end

%% 第六步：更新信息素

Delta_Tau=zeros(N,N);%更新量初始化

for m=1:M

if PL(k,m)

ROUT=ROUTES{k,m};

TS=length(ROUT)-1;%跳数

PL_km=PL(k,m);

for s=1:TS

x=ROUT(s);

y=ROUT(s+1);

Delta_Tau(x,y)=Delta_Tau(x,y)+Q/PL_km;

Delta_Tau(y,x)=Delta_Tau(y,x)+Q/PL_km;

end

Tau=(1-Rho).*Tau+Delta_Tau;%信息素挥发一部分，新增加一部分

end

%% ---------------------------绘图--------------------------------

plotif=0;%是否绘图的控制参数

if plotif==1

%绘收敛曲线

meanPL=zeros(1,K);

minPL=zeros(1,K);

for i=1:K

PLK=PL(i,:);

Nonzero=find(PLK

PLKPLK=PLK(Nonzero);

meanPL(i)=mean(PLKPLK);

minPL(i)=min(PLKPLK);

end

figure(1)

plot(minPL);

hold on

plot(meanPL);

grid on

title('收敛曲线(平均路径长度和最小路径长度)');

xlabel('迭代次数');

ylabel('路径长度');

%绘爬行图

figure(2)

axis([0,MM,0,MM])

for i=1:MM

for j=1:MM

if G(i,j)==1

x1=j-1;y1=MM-i;

x2=j;y2=MM-i;

x3=j;y3=MM-i+1;

x4=j-1;y4=MM-i+1;

fill([x1,x2,x3,x4],[y1,y2,y3,y4],[0.2,0.2,0.2]);

hold on

else

x1=j-1;y1=MM-i;

x2=j;y2=MM-i;

x3=j;y3=MM-i+1;

x4=j-1;y4=MM-i+1;

fill([x1,x2,x3,x4],[y1,y2,y3,y4],[1,1,1]);

hold on

end

hold on

ROUT=ROUTES{K,M};

Rx=ROUT;

Ry=ROUT;

for ii=1:LENROUT

Rx(ii)=a*(mod(ROUT(ii),MM)-0.5);

if Rx(ii)==-0.5

Rx(ii)=MM-0.5;

end

Ry(ii)=a*(MM+0.5-ceil(ROUT(ii)/MM));

end

plot(Rx,Ry)

end

plotif2=0;%绘各代蚂蚁爬行图

if plotif2==1

figure(3)

axis([0,MM,0,MM])

for i=1:MM

for j=1:MM

if G(i,j)==1

x1=j-1;y1=MM-i;

x2=j;y2=MM-i;

x4=j-1;y4=MM-i+1;

fill([x1,x2,x3,x4],[y1,y2,y3,y4],[0.2,0.2,0.2]);

hold on

else

x1=j-1;y1=MM-i;

x2=j;y2=MM-i;

x3=j;y3=MM-i+1;

x4=j-1;y4=MM-i+1;

fill([x1,x2,x3,x4],[y1,y2,y3,y4],[1,1,1]);

hold on

end

for k=1:K

PLK=PL(k,:);

minPLK=min(PLK);

pos=find(PLK==minPLK);

m=pos(1);

ROUT=ROUTES{k,m};

LENROUT=length(ROUT);

Rx=ROUT;

Ry=ROUT;

for ii=1:LENROUT

Rx(ii)=a*(mod(ROUT(ii),MM)-0.5);

if Rx(ii)==-0.5

Rx(ii)=MM-0.5;

end

Ry(ii)=a*(MM+0.5-ceil(ROUT(ii)/MM));

end

plot(Rx,Ry)

hold on

end