【路径规划】基于matlab无线充电车辆路径和速度预测【含Matlab源码 1473期】

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二、部分源代码

clc;
clear all;
close all;global Qk ax ay Dik tou beta indA indB%% Intialization
Nnodes=1;
Emax=1000;
Emin=5;
nk=8;
V=20;
Ra=10+(100-10).*rand(1,nk); % data rate
%% New
T=50; %patrolling cycle time constraint
% v,a---velocity and accelration
%% Charging behavior eqn 1
Ptx=10;
Gtx=3;
Grx=2;
lamda=20e-3;
Lp=0.3;
eta=0.9;
beta=0.2316;tou= ((Gtx.*Grx.*eta./Lp).*(lamda./4.*pi).^2).*Ptx% Distance4 bw node and chaergerd=10; %--- ModifiedPrx=@(d)(tou./(d+beta).^2)Prx(2)% Tx power of ChargerD=15;
itr=5;
for i1=1:itrnoOfNodes=nk;
figure(1);
axis tight manual
clf;
hAx1 = axes;
hold on; a=1;
b=nk;
r =floor( a + (b-a).*(rand(2,1)));while(r(1)==r(2))r =floor( a + (b-a).*(rand(2,1)));
end
sor =r(1);%source node
des=r(2);%destination node
R =5.5; %node transmission range
a=1;
b=noOfNodes;
%X=floor(a + (b-a).*rand(1,noOfNodes));
%Y=floor(a + (b-a).*rand(1,noOfNodes));
X = 1+(30-1)*rand(1,nk);
Y = 1+(30-1)*rand(1,nk);X1= 10+(20-10)*rand(1,1);Y1= 10+(20-5)*rand(1,1);
% X2= 5+(15-5)*rand(1,1);Y2= 10+(10-5)*rand(1,1);%Z =[1 0.1 0.6 0.8 0.6 0 0.1 1 1 1];%plotting network topology
%i2=1;
for i2 = 1:noOfNodes plot(X(i2),Y(i2),'o','LineWidth',1,...'MarkerEdgeColor','k',...'MarkerFaceColor','y',...'MarkerSize',8'); xlabel('X in m')ylabel('Y in m')text(X(i2), Y(i2), num2str(i2),'FontSize',10); %% Destinationplot(X2,Y2,'^','LineWidth',1,...'MarkerEdgeColor','k',...'MarkerFaceColor','r',...'MarkerSize',14'); hold onend
axis([0 40 -5 40])
M_max = 14; %// number of cells in vertical direction
N_max = 10; %// number of cells in horizontal direction
trans = 1;  %// hexagon orientation (0 or 1)%// Do the plotting:
hold onC11={};
C={};ab=1;
ik=1;
for x=0:7%:2;ik=x;for y=0:5if(mod(ik,2))x0=3+4.3*x;y0=3+3*2*y;hexagon(2,x0,y0);C11{x+1,y+1}=[x0;y0];
%       C{ab}=[x0;y0];hold onplot(x0,y0,'ok','MarkerFaceColor','k')cote=2;x1=cote*sqrt(2)*[-1 -0.5 0.5 1 0.5 -0.5 -1]+x0;y1=cote*sqrt(9)*[0 -0.5 -0.5 0 0.5 0.5 0]+y0;elsex0=3+4.3*x;y0=3*2*y;hexagon(2,x0,y0);C11{x+1,y+1}=[3+4.3*x;3*2*y];hold onplot(3+4.3*x,3*2*y,'ok', 'MarkerFaceColor','k')cote=2;x1=cote*sqrt(2)*[-1 -0.5 0.5 1 0.5 -0.5 -1]+x0;y1=cote*sqrt(9)*[0 -0.5 -0.5 0 0.5 0.5 0]+y0;end  C{ab}=[x0,y0];%% Inside the polygon or not[in,on] = inpolygon(X,Y,x1,y1);Nk(ab)=numel(find(in==1));% set of sensor nodeind=[];ind=find(in==1);if(isempty(ind))Dik{ab}=0; Qk(ab)=0;  elseDik{ab}=sqrt((X(ind)-x0).^2 +(Y(ind)-y0).^2 ); % distance froom node i to its cell centerQk(ab)=1;end%Tk --> Time stays of WCV     ab=ab+1;end
end% axis([0 30 0 30])
% grid
%% Travelling path Model
k=ab-1;
Z=ones(1,k); %% important
aa=cell2mat(C.');
Xa=aa(:,1);
Ya=aa(:,2);%% WCVplot(Xa(1)+2,Ya(1)+2,'o','LineWidth',1,...'MarkerEdgeColor','k',...'MarkerFaceColor','g',...'MarkerSize',12'); plot(Xa(1),Ya(1),'o','LineWidth',1,...'MarkerEdgeColor','k',...'MarkerFaceColor','k',...'MarkerSize',14'); xlabel('X in m')ylabel('Y in m')hold on      text(Xa(1), Ya(1),'Vechile Stay Room','FontSize',10);hold onsaveas(gcf,'fileint.fig','fig')
% %% Existing Routings=cell2mat(C.');ax=s(:,1);ay=s(:,2);%%   RoutingindA=find(Qk==1);indB=find(Qk~=1);G=randperm(numel(indA));path1 = indA(G);%% OPTIMIZATION
% %% Problem Definition
CostFunction=@(x) Sphere(x);        % Cost Functionik=1;%cost1=1000;eff1=inf;while(ik<=4000)T1=1000.*rand(1);  T=CostFunction(T1);eff=(T);if(eff<=eff1)eff1=eff;TT=T1;endcosth1(ik)=eff1;costh(ik)=eff;ik=ik+1;
end

三、运行结果

四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1] 包子阳,余继周,杨杉.智能优化算法及其MATLAB实例（第2版）[M].电子工业出版社，2016.
[2]张岩,吴水根.MATLAB优化算法源代码[M].清华大学出版社，2017.

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