基于蚁群优化算法的路线规划避障仿真,matlab2021a测试,输出优化迭代曲线,同时得到避障路线规划结果。 MM=size(G,1); % G 地形图为01矩阵,如果为1表示障碍物 Tau=ones(MM*MM,MM*MM); % Tau 初始信息素矩阵 Tau=8.*Tau; K=100; %迭代次数(指蚂蚁出动多少波) M=50; %蚂蚁个数 S=1 ; %最短路径的起始点 E=MM*MM; %最短路径的目的点 Alpha=1; % Alpha 表征信息素重要程度的参数 Beta=7; % Beta 表征启发式因子重要程度的参数 Rho=0.3 ; % Rho 信息素
2022-04-30 09:09:24 2KB 算法 蚁群优化 路线规划避障
机器人路线规划仿真避障,matlab2021a仿真测试 %-粒子群的- global c1; %学习因子1 global c2; %学习因子2 global w; %惯性权重 global MaxDT; %最大迭代次数 global m; %搜索空间维数(未知数个数) global N; %初始化群体个体数目 global eps; %设置精度(在已知最小值时候用) global Kmax; %初始化x时用的最大迭代次数 global Qmax; %初始化x时粒子全部重新初始化用的最大迭代次数 global fitw1; %适应值函数中的两个权重 global fitw2; global pathta ; %移动的角度为60度 global psosued; %粒子群成功 global pathsued; %路径