代码编织梦想

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:pop
    V(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
    end

    if fmin<bestFitness
        bestFitness=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

在这里插入图片描述
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5. 资源获取

A资源获取说明.zip
A基于PSO的二维路径规划.rar

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