利用PSO算法解决无碰撞路径问题的MATLAB代码

时间: 2023-11-27 09:50:09 浏览: 29
下面是一个利用PSO算法解决无碰撞路径问题的MATLAB代码示例: ```matlab % 初始化障碍物、起点和终点 obs = [1 3; 2 5; 3 4; 4 6; 5 2]; % 障碍物坐标 start_pos = [0 0]; % 起点坐标 end_pos = [6 6]; % 终点坐标 % 初始化PSO参数 num_particles = 50; % 粒子数量 max_iters = 100; % 迭代次数 w = 0.8; % 惯性权重 c1 = 2; % 自我认知因子 c2 = 2; % 社会认知因子 v_max = 1; % 最大速度限制 % 初始化粒子位置和速度 positions = rand(num_particles, 2) * 6; % 随机初始化粒子位置 velocities = zeros(num_particles, 2); % 初始化粒子速度 % 计算粒子适应度函数值 fitness_values = zeros(num_particles, 1); for i = 1:num_particles fitness_values(i) = fitness_func(positions(i,:), obs, start_pos, end_pos); end % 初始化全局最优解 global_best_pos = positions(1,:); global_best_fitness = fitness_values(1); % 迭代PSO算法 for iter = 1:max_iters % 更新粒子速度和位置 for i = 1:num_particles % 计算新速度 new_velocity = w * velocities(i,:) + ... c1 * rand(1,2) .* (best_positions(i,:) - positions(i,:)) + ... c2 * rand(1,2) .* (global_best_pos - positions(i,:)); % 限制速度范围 new_velocity = min(new_velocity, v_max); new_velocity = max(new_velocity, -v_max); % 更新粒子位置 new_position = positions(i,:) + new_velocity; % 检查新位置是否在边界内 if new_position(1) < 0 || new_position(1) > 6 || ... new_position(2) < 0 || new_position(2) > 6 new_position = positions(i,:); end % 检查新位置是否与障碍物碰撞 if check_collision(new_position, obs) new_position = positions(i,:); end % 更新粒子位置和速度 positions(i,:) = new_position; velocities(i,:) = new_velocity; % 更新个体最优解 if fitness_func(new_position, obs, start_pos, end_pos) < fitness_values(i) best_positions(i,:) = new_position; fitness_values(i) = fitness_func(new_position, obs, start_pos, end_pos); end end % 更新全局最优解 [min_fitness, min_index] = min(fitness_values); if min_fitness < global_best_fitness global_best_pos = best_positions(min_index,:); global_best_fitness = min_fitness; end end % 输出无碰撞路径 path = reconstruct_path(global_best_pos, best_positions, obs, start_pos, end_pos); disp(path); % -------------------- % 辅助函数 % -------------------- function fitness = fitness_func(position, obs, start_pos, end_pos) % 计算路径长度和碰撞次数 path = reconstruct_path(position, [], obs, start_pos, end_pos); path_length = path_cost(path); collision_count = collision_check(path, obs); % 计算适应度函数值 fitness = path_length + collision_count; end function path = reconstruct_path(position, best_positions, obs, start_pos, end_pos) % 重建路径 if isempty(best_positions) path = [start_pos; position; end_pos]; else path = [start_pos; position]; [~, index] = min(sum((best_positions - repmat(position, size(best_positions,1), 1)).^2, 2)); path = [path; best_positions(index:end,:); end_pos]; end % 检查路径是否与障碍物碰撞 if collision_check(path, obs) path = []; end end function cost = path_cost(path) % 计算路径长度 cost = sum(sqrt(sum(diff(path).^2, 2))); end function count = collision_check(path, obs) % 计算路径与障碍物的碰撞次数 count = 0; for i = 2:size(path,1)-1 for j = 1:size(obs,1) if check_line_intersection(path(i,:), path(i-1,:), obs(j,:), j < size(obs,1)) count = count + 1; break; end end end end function flag = check_collision(position, obs) % 检查点是否与障碍物碰撞 flag = false; for i = 1:size(obs,1) if norm(position - obs(i,:)) < 0.5 flag = true; break; end end end function flag = check_line_intersection(p1, p2, q1, is_last) % 检查线段是否与障碍物相交 flag = false; for i = 1:2 if i == 1 p = p1; q = q1; else p = p2; q = q1; end if ~is_last || i == 1 for j = 1:size(q,1)-1 if check_line_intersection_helper(p, q(j,:), q(j+1,:)) flag = true; break; end end end if flag break; end end end function flag = check_line_intersection_helper(p, q1, q2) % 检查两条线段是否相交 flag = false; a = q2 - q1; b = p - q1; c = [0 -a(1)]; d = [b(1)*a(2)-b(2)*a(1) b(1)*a(1)+b(2)*a(2)]; s = d(1) / norm(c); t = d(2) / dot(a,a); if s >= 0 && s <= 1 && t >= 0 && t <= 1 flag = true; end end ``` 该代码包括了PSO算法的核心逻辑和一些辅助函数。其中,fitness_func函数计算粒子的适应度函数值,reconstruct_path函数根据粒子位置和个体最优解重建路径,collision_check函数计算路径与障碍物的碰撞次数,check_collision函数检查点是否与障碍物碰撞,check_line_intersection函数检查两条线段是否相交。

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