【路径规划】基于PSO的路径规划问题【Matlab代码#7】
文章目录
- 【`获取资源`请见文章第5节:资源获取】
- 1. 粒子群算法(PSO)
- 2. 路径规划问题介绍
- 3. 部分代码展示
- 4. 结果图展示
- 5. 资源获取
【获取资源
请见文章第5节:资源获取】
1. 粒子群算法(PSO)
略。
2. 路径规划问题介绍
路径规划问题一般有两类解决方式,一类是基于数学计算的路径规划方法,另一类是基于智能仿生算法的路径规划方法。其中,智能仿生算法在求解复杂、多约束条件下的路径规划问题时,具有较快的运算速度和较强的适用性,使用最为广泛。
3. 部分代码展示
%% 迭代过程
for i=1:N_gen
for j=1:popV(j,:)=w*V(j,:)+c1*rand*(pbest(j,:)-path(j,:))+c2*rand*(bestpath-path(j,:)); %根据公式更新速度V(j,find(V(j,:)>Vmax))=Vmax; %限制速度大小V(j,find(V(j,:)<Vmin))=Vmin;path(j,:)=path(j,:)+V(j,:); %根据公式更新位置path(j,find(path(j,:)>popmax))=popmax; %限制位置大小path(j,find(path(j,:)<popmin))=popmin;[distance,pathpoint,positionPoint]=verify(path(j,:),threat,....r,startX,startY,endX,endY,gridCount);fmin=distance;if fmin<fitness(j)fitness(j)=fmin; %更新个体最优适应度pbest(j,:)=path(j,:); %更新个体最优值endif fmin<bestFitnessbestFitness=fmin; %更新全局最优适应度bestpath=path(j,:); %更新全局最优值pathRecord=pathpoint; position=positionPoint;end
end
Fmin(i)=bestFitness;
end
%% 生成山峰(障碍物)
threat=[304 400 0;404 320 0;440 500 0;279 310 0;560 220 0;172 527 0;....194 220 0;272 522 0;350 200 0;....650 400 0;740 250 0;540 375 0;510 600 0];
r=[45 50 55 10 70 65 55 25 50 30 40 40 35];
%% 画出障碍物
for i=1:length(r)figure(1)[x,y,z]=sphere;mesh(threat(i,1)+r(i)*x,threat(i,2)+r(i)*y,abs(threat(i,3)+r(i)*z));hold on
end
4. 结果图展示
5. 资源获取
可以获取完整代码资源。
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