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+ }3 g Y, k3 G2 `
一、简介
5 v+ ~' ?3 R) d基于matlab蚁群算法的三维路径规划
# e Y5 s' L' P" n: P- f) \( Q* y+ i9 b
二、源代码2 W( r( \) ?, }5 f3 F7 A! z4 q- U
%% 该函数用于演示基于蚁群算法的三维路径规划算法, A- E1 h. D$ Z1 n7 r# l6 y
) q2 n9 n# k- q! U%% 清空环境! j' j C0 r4 j+ D6 ~
clc3 j) E' q+ ~- G$ e. Y5 r& I7 D
clear
+ P( t; u+ K1 x$ `! O! t0 J6 J. p9 O. ?) w! X4 V
%% 数据初始化; R$ P- l$ \/ u0 T: t% l, {2 n
0 a2 Z/ U) S* D) m%下载数据
8 v( S3 x+ O4 u2 O7 B. Tload HeightData HeightData
6 ]- m& g$ b( ^* Z% j; E; ^
2 N, ? B9 ?- y F* {%网格划分& _$ V5 ?7 r- O9 i. w
LevelGrid=10;
" J! ~ q) x7 W6 YPortGrid=21;2 Q3 H* P* k6 H
9 B! F: h2 l3 C [" y%起点终点网格点
3 B9 ?% r6 u4 Dstarty=10;starth=4;- ?( I1 C, l" z
endy=8;endh=5;3 X4 z$ t# B) J3 M! V# W
m=1;$ O8 Z# K/ D8 {: i' S
%算法参数4 f4 G% m3 ]. d H" m. B% \) I4 k
PopNumber=10; %种群个数
& C" ]; S" ]: ]/ ^- aBestFitness=[]; %最佳个体
8 A9 t: O) s; C# O. s V8 R+ D! r- K2 ?! E% ]1 `
%初始信息素: a0 J* M; {9 u, [1 F9 k$ S
pheromone=ones(21,21,21);: b+ s5 b3 [( M8 {, B% f% l4 C+ n
) B! i, S2 W! S
%% 初始搜索路径8 _1 C; [2 _6 E
[path,pheromone]=searchpath(PopNumber,LevelGrid,PortGrid,pheromone, .... l/ ?4 @, u: e5 l
HeightData,starty,starth,endy,endh); # @5 h1 G' b" p& O) O
fitness=CacuFit(path); %适应度计算' M" Q- K( J( T9 J
[bestfitness,bestindex]=min(fitness); %最佳适应度. K% v- J) @" @, M
bestpath=path(bestindex,：）; %最佳路径9 b: r# I( f$ V$ K; T# a: g
BestFitness=[BestFitness;bestfitness]; %适应度值记录" G$ W4 }! C" B; ~9 }1 \
+ i e5 U! w9 V h
%% 信息素更新- u& }' [3 B% Y) [; q+ ^6 M
rou=0.2;
/ z; ?( n# H: g$ X& x, S fcfit=100/bestfitness;& V2 {/ B" n$ C; u9 e' a' O C1 Y- l
for i=2：PortGrid-18 E+ r5 S, N) d
pheromone(i,bestpath(i*2-1),bestpath(i*2))= ...4 r* S# r! ^8 T$ d j
(1-rou)*pheromone(i,bestpath(i*2-1),bestpath(i*2))+rou*cfit;2 N* \6 z8 w* Q0 B! [. H7 C
end
" J! W+ Z$ A0 r, V" i0 D
8 N& ^3 B3 d) Q( G%% 循环寻找最优路径
/ l: r) M% k3 I# G: \+ C0 Qfor kk=1:100
: S- H+ {# U( O7 |+ v# L( m9 G% ?; E
" K8 l9 M/ z. C# W. m0 a0 T %% 路径搜索
; [6 r, s7 ]/ C, ^6 S' s9 M [path,pheromone]=searchpath(PopNumber,LevelGrid,PortGrid,...
# b: f( V7 C/ g3 J( ?* [4 }8 t pheromone,HeightData,starty,starth,endy,endh);
( ?4 f6 o2 C8 Q$ |/ b, j" B1 j! j6 k ' d& {1 i9 `- }! W' C, u3 Z* }
%% 适应度值计算更新
) ^0 o, I+ v. k6 Q& p% {4 d5 K$ b fitness=CacuFit(path); 5 C) k- d6 W) V7 d4 B: w0 ?$ |- i
[newbestfitness,newbestindex]=min(fitness);
# w5 p" Q' E) ?: n if newbestfitness<bestfitness/ P2 P7 P0 L# X$ J
bestfitness=newbestfitness;
5 i- ]; i6 F6 }# H/ c bestpath=path(newbestindex,：）;, v) z' z5 R# o0 i9 h! z' S7 \' \
end 9 A9 b$ e3 f9 g W+ z3 c
BestFitness=[BestFitness;bestfitness];
( {2 G* h1 y5 ?# V8 @* a; U
9 `8 B3 V1 V: a; u4 \ K' R: p$ M# d %% 更新信息素$ H! f: c* b q% e
cfit=100/bestfitness;7 }' I& E- t# s$ p2 M9 `
for i=2：PortGrid-1: A$ j' |1 T5 Y2 r4 q
pheromone(i,bestpath(i*2-1),bestpath(i*2))=(1-rou)* ...3 N- Z0 ~ a9 ~$ R
pheromone(i,bestpath(i*2-1),bestpath(i*2))+rou*cfit;
0 y9 C( t- l0 q8 u2 j end
& c6 F. ]7 Q4 H1 Z2 G0 y# `
{0 d- d( }, a( H8 \% o4 c3 Tend" `& q& R$ L( F/ W
7 w! Y. d' y) |
三、运行结果8 w; ^' ^% c" n9 U% \: b
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发表于 2021-3-3 18:21
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