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11基于遗传算法的机器人路径规划MATLAB源代码【精品毕业设计】(完整版)


欢迎访问 GreenSim 团队主页→http://blog.sina.com.cn/greensim 邮箱:greensim@163.com 基于遗传算法的机器人路径规划 MATLAB 源代码 基本思路是:取各障碍物顶点连线的中点为路径点,相互连接各路径点,将 机器人移动的起点和终点限制在各路径点上, 利用最短路径算法来求网络图的最 短路径, 找到从起点 P1 到终点 Pn 的最短路径。上述算法使用了连接线中点的条 件, 因此不是整个规划空间的最优路径,然后利用遗传算法对找到的最短路径各 个路径点 Pi (i=1,2,…n)调整,让各路径点在相应障碍物端点连线上滑动,利 用 Pi= Pi1+ti×(Pi2-Pi1)(ti∈[0,1] i=1,2,…n)即可确定相应的 Pi,即为 新的路径点,连接此路径点为最优路径。 function [L1,XY1,L2,XY2]=JQRLJGH(XX,YY) %% 基于 Dijkstra 和遗传算法的机器人路径规划 % GreenSim 团队——专业级算法设计&代写程序 % 欢迎访问 GreenSim 团队主页→http://blog.sina.com.cn/greensim %输入参数在函数体内部定义 %输出参数为 % L1 由 Dijkstra 算法得出的最短路径长度 % XY1 由 Dijkstra 算法得出的最短路径经过节点的坐标 % L2 由遗传算法得出的最短路径长度 % XY2 由遗传算法得出的最短路径经过节点的坐标 %程序输出的图片有 % Fig1 环境地图(包括:边界、障碍物、障碍物顶点之间的连线、Dijkstra 的网络图结 构) % Fig2 由 Dijkstra 算法得到的最短路径 % Fig3 由遗传算法得到的最短路径 % Fig4 遗传算法的收敛曲线(迄今为止找到的最优解、种群平均适应值) %% 画 Fig1 figure(1); PlotGraph; title('地形图及网络拓扑结构') PD=inf*ones(26,26); for i=1:26 for j=1:26 if D(i,j)==1 x1=XY(i,5); y1=XY(i,6); x2=XY(j,5); y2=XY(j,6); dist=((x1-x2)^2+(y1-y2)^2)^0.5; PD(i,j)=dist; end end 第1页 欢迎访问 GreenSim 团队主页→http://blog.sina.com.cn/greensim 邮箱:greensim@163.com end %% 调用最短路算法求最短路 s=1;%出发点 t=26;%目标点 [L,R]=ZuiDuanLu(PD,s,t); L1=L(end); XY1=XY(R,5:6); %% 绘制由最短路算法得到的最短路径 figure(2); PlotGraph; hold on for i=1:(length(R)-1) x1=XY1(i,1); y1=XY1(i,2); x2=XY1(i+1,1); y2=XY1(i+1,2); plot([x1,x2],[y1,y2],'k'); hold on end title('由 Dijkstra 算法得到的初始路径') %% 使用遗传算法进一步寻找最短路 %第一步:变量初始化 M=50;%进化代数设置 N=20;%种群规模设置 Pm=0.3;%变异概率设置 LC1=zeros(1,M); LC2=zeros(1,M); Yp=L1; %第二步:随机产生初始种群 X1=XY(R,1);

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