錯(cuò)誤的基于遺傳算法的機(jī)器人路徑規(guī)劃MATLAB源碼,求高人

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1、基于遺傳算法的機(jī)器人路徑規(guī)劃MATLAB源碼算法的思路如下：取各障礙物頂點(diǎn)連線的中點(diǎn)為路徑點(diǎn)，相互連接各路徑點(diǎn)，將機(jī)器人移動(dòng)的起點(diǎn)和終點(diǎn)限制在各路徑點(diǎn)上，利用Dijkstra算法來求網(wǎng)絡(luò)圖的最短路徑，找到從起點(diǎn)P1到終點(diǎn)Pn的最短路徑，由于上述算法使用了連接線中點(diǎn)的條件，不是整個(gè)規(guī)劃空間的最優(yōu)路徑，然后利用遺傳算法對找到的最短路徑各個(gè)路徑點(diǎn)Pi?(i=1,2,…n)調(diào)整，讓各路徑點(diǎn)在相應(yīng)障礙物端點(diǎn)連線上滑動(dòng)，利用Pi=?Pi1+ti×(Pi2-Pi1)（ti∈[0,1]?i=1,2,…n）即可確定相應(yīng)的Pi，即為新的路徑點(diǎn)，連接此路徑點(diǎn)為最優(yōu)路徑。function?[L1,XY1,L2,X

2、Y2]=JQRLJGH(XX,YY)%%?基于Dijkstra和遺傳算法的機(jī)器人路徑規(guī)劃演示程序%輸入?yún)?shù)在函數(shù)體內(nèi)部定義%輸出參數(shù)為%??L1????由Dijkstra算法得出的最短路徑長度%??XY1???由Dijkstra算法得出的最短路徑經(jīng)過節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)%??L2????由遺傳算法得出的最短路徑長度%??XY2???由遺傳算法得出的最短路徑經(jīng)過節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)%程序輸出的圖片有%??Fig1??環(huán)境地圖（包括：邊界、障礙物、障礙物頂點(diǎn)之間的連線、Dijkstra的網(wǎng)絡(luò)圖結(jié)構(gòu)）%??Fig2??由Dijkstra算法得到的最短路徑%??Fig3??由遺傳算法得到的最短路徑%??Fig4??遺

3、傳算法的收斂曲線（迄今為止找到的最優(yōu)解、種群平均適應(yīng)值）%%?畫Fig1figure(1);PlotGraph;title('地形圖及網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)')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;

4、????????end????endend%%?調(diào)用最短路算法求最短路s=1;%出發(fā)點(diǎn)t=26;%目標(biāo)點(diǎn)[L,R]=ZuiDuanLu(PD,s,t);L1=L(end);XY1=XY(R,5:6);%%?繪制由最短路算法得到的最短路徑figure(2);PlotGraph;hold?onfor?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?onendtitle('由Dijkstra算法得到

5、的初始路徑')%%?使用遺傳算法進(jìn)一步尋找最短路%第一步：變量初始化M=50;%進(jìn)化代數(shù)設(shè)置N=20;%種群規(guī)模設(shè)置Pm=0.3;%變異概率設(shè)置LC1=zeros(1,M);LC2=zeros(1,M);Yp=L1;%第二步：隨機(jī)產(chǎn)生初始種群X1=XY(R,1);Y1=XY(R,2);X2=XY(R,3);Y2=XY(R,4);for?i=1:N????farm{i}=rand(1,aaa);end%?以下是進(jìn)化迭代過程counter=0;%設(shè)置迭代計(jì)數(shù)器while?counter

6、ewfarm=cell(1,2*N);%用于存儲(chǔ)子代的細(xì)胞結(jié)構(gòu)????Ser=randperm(N);%兩兩隨機(jī)配對的配對表????A=farm{Ser(1)};%取出父代A????B=farm{Ser(2)};%取出父代B????P0=unidrnd(aaa-1);%隨機(jī)選擇交叉點(diǎn)????a=[A(:,1:P0),B(:,(P0+1):end)];%產(chǎn)生子代a????b=[B(:,1:P0),A(:,(P0+1):end)];%產(chǎn)生子代b????newfarm{2*N-1}=a;%加入子代種群????newfarm{2*N}=b;????for?i=1:(N-1)????????A=fa

7、rm{Ser(i)};????????B=farm{Ser(i+1)};????????newfarm{2*i}=b;????end????FARM=[farm,newfarm];%新舊種群合并????????%%?第四步：選擇復(fù)制????SER=randperm(2*N);????FITNESS=zeros(1,2*N);????fitness=zeros(1,N);????for?i=1:(2*N)????????P