基于自适应遗传算法求解机器人栅格地图路径规划问题matalab代码

本文主要是介绍基于自适应遗传算法求解机器人栅格地图路径规划问题matalab代码,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

  ✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。

🍎个人主页:Matlab科研工作室

🍊个人信条:格物致知。

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信       无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机 

🔥 内容介绍

自适应遗传算法(Adaptive Genetic Algorithm)是一种基于进化计算的优化算法,它模拟了生物进化的过程,通过自然选择和基因交叉、变异等操作,逐步优化问题的解。在机器人栅格地图路径规划问题中,自适应遗传算法被广泛应用,以寻找最优的路径规划方案。

机器人栅格地图路径规划是指在已知环境中,通过选择一条最优路径使机器人从起点到达目标点。栅格地图是将环境划分为一个个小的方格,每个方格表示一个状态,包括障碍物、可行走区域等。路径规划问题的目标是找到一条路径,使机器人避开障碍物,同时尽量缩短行进距离或时间。

自适应遗传算法在机器人栅格地图路径规划中的应用主要包括以下几个步骤:

  1. 初始化种群:随机生成一组初始路径解,每个路径解表示一条从起点到目标点的路径。

  2. 评估适应度:根据路径解的适应度函数,评估每个路径解的优劣程度。适应度函数可以考虑路径的长度、避障能力、时间等因素。

  3. 选择操作:根据路径解的适应度,采用轮盘赌选择策略,选择一部分优秀的路径解作为父代。

  4. 交叉操作:通过基因交叉操作,将父代的路径解组合生成新的路径解。交叉操作可以是单点交叉、多点交叉或均匀交叉等。

  5. 变异操作:对新生成的路径解进行基因变异操作,引入一定的随机性,增加解空间的探索能力。

  6. 更新种群:将父代和新生成的路径解组合成新的种群,准备下一轮迭代。

  7. 终止条件:通过设定迭代次数或达到一定的适应度阈值,判断算法是否终止。如果终止,则选择适应度最高的路径解作为最优解。

自适应遗传算法在机器人栅格地图路径规划中的优势在于其自适应性和全局搜索能力。通过不断的进化和优化,算法能够逐步找到更优的路径解,同时避免陷入局部最优解。此外,自适应遗传算法还可以根据问题的特点进行参数调整,提高算法的性能。

然而,在应用自适应遗传算法求解机器人栅格地图路径规划时,也存在一些挑战和注意事项。首先,适应度函数的设计需要充分考虑问题的特点和约束条件,以准确评估路径解的优劣。其次,交叉和变异操作的选择和参数设置也需要经验和实验的支持,以确保算法的收敛性和搜索能力。

总之,基于自适应遗传算法的机器人栅格地图路径规划是一个复杂而重要的问题。通过合理的算法设计和参数调整,可以有效地求解路径规划问题,为机器人的自主导航和路径规划提供支持。未来,随着算法的不断发展和优化,相信自适应遗传算法将在机器人领域发挥更大的作用。

📣 部分代码

%创建具有障碍物的栅格地图%矩阵中1代表黑色栅格%jubobolv369function Grid = DrawMap(Grid)b = Grid;b(end+1,end+1) = 0;colormap([1 1 1;0 0 0]);  % 创建颜色pcolor(0.5:size(Grid,2) + 0.5, 0.5:size(Grid,1) + 0.5, b); % 赋予栅格颜色set(gca, 'XTick', 1:size(Grid,1), 'YTick', 1:size(Grid,2));  % 设置坐标axis image xy;  % 沿每个坐标轴使用相同的数据单位,保持一致

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 马昕,宋锐,郭睿,等.基于免疫自适应遗传算法的机器人栅格地图融合[J].控制理论与应用, 2009(9):5.DOI:10.7641/j.issn.1000-8152.2009.9.ccta080419.

[2] 丁家会,张兆军,沙秉辉.一种基于自适应遗传算法的机器人路径规划方法:CN201910398277.7[P].CN110162041A[2023-10-11].

[3] 宋俊福徐炳辉张岩李建华卫永刚.基于改进自适应遗传算法的机器人路径规划[J].信息技术, 2022, 46(11):49-53.

🎈 部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除
🎁  关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

👇  私信完整代码和数据获取及论文数模仿真定制

1 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化
2 机器学习和深度学习方面
卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
2.图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
3 路径规划方面
旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化
4 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化
5 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化
6 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化
7 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置
8 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长
9 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合

这篇关于基于自适应遗传算法求解机器人栅格地图路径规划问题matalab代码的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!


原文地址:https://blog.csdn.net/m0_57702748/article/details/133777972
本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.chinasem.cn/article/386634

相关文章

SpringBoot 异常处理/自定义格式校验的问题实例详解

《SpringBoot异常处理/自定义格式校验的问题实例详解》文章探讨SpringBoot中自定义注解校验问题,区分参数级与类级约束触发的异常类型,建议通过@RestControllerAdvice... 目录1. 问题简要描述2. 异常触发1) 参数级别约束2) 类级别约束3. 异常处理1) 字段级别约束

Python错误AttributeError: 'NoneType' object has no attribute问题的彻底解决方法

《Python错误AttributeError:NoneTypeobjecthasnoattribute问题的彻底解决方法》在Python项目开发和调试过程中,经常会碰到这样一个异常信息... 目录问题背景与概述错误解读:AttributeError: 'NoneType' object has no at

Python实现MQTT通信的示例代码

《Python实现MQTT通信的示例代码》本文主要介绍了Python实现MQTT通信的示例代码,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一... 目录1. 安装paho-mqtt库‌2. 搭建MQTT代理服务器(Broker)‌‌3. pytho

Spring的RedisTemplate的json反序列泛型丢失问题解决

《Spring的RedisTemplate的json反序列泛型丢失问题解决》本文主要介绍了SpringRedisTemplate中使用JSON序列化时泛型信息丢失的问题及其提出三种解决方案,可以根据性... 目录背景解决方案方案一方案二方案三总结背景在使用RedisTemplate操作redis时我们针对

MySQL进行数据库审计的详细步骤和示例代码

《MySQL进行数据库审计的详细步骤和示例代码》数据库审计通过触发器、内置功能及第三方工具记录和监控数据库活动,确保安全、完整与合规,Java代码实现自动化日志记录,整合分析系统提升监控效率,本文给大... 目录一、数据库审计的基本概念二、使用触发器进行数据库审计1. 创建审计表2. 创建触发器三、Java

Kotlin Map映射转换问题小结

《KotlinMap映射转换问题小结》文章介绍了Kotlin集合转换的多种方法,包括map(一对一转换)、mapIndexed(带索引)、mapNotNull(过滤null)、mapKeys/map... 目录Kotlin 集合转换:map、mapIndexed、mapNotNull、mapKeys、map

nginx中端口无权限的问题解决

《nginx中端口无权限的问题解决》当Nginx日志报错bind()to80failed(13:Permissiondenied)时,这通常是由于权限不足导致Nginx无法绑定到80端口,下面就来... 目录一、问题原因分析二、解决方案1. 以 root 权限运行 Nginx(不推荐)2. 为 Nginx

解决1093 - You can‘t specify target table报错问题及原因分析

《解决1093-Youcan‘tspecifytargettable报错问题及原因分析》MySQL1093错误因UPDATE/DELETE语句的FROM子句直接引用目标表或嵌套子查询导致,... 目录报js错原因分析具体原因解决办法方法一:使用临时表方法二:使用JOIN方法三:使用EXISTS示例总结报错原

Windows环境下解决Matplotlib中文字体显示问题的详细教程

《Windows环境下解决Matplotlib中文字体显示问题的详细教程》本文详细介绍了在Windows下解决Matplotlib中文显示问题的方法,包括安装字体、更新缓存、配置文件设置及编码調整,并... 目录引言问题分析解决方案详解1. 检查系统已安装字体2. 手动添加中文字体(以SimHei为例)步骤

Spring Boot中的路径变量示例详解

《SpringBoot中的路径变量示例详解》SpringBoot中PathVariable通过@PathVariable注解实现URL参数与方法参数绑定,支持多参数接收、类型转换、可选参数、默认值及... 目录一. 基本用法与参数映射1.路径定义2.参数绑定&nhttp://www.chinasem.cnbs