麻雀搜索算法路径规划matlab

麻将搜索算法是一种基于深度优先搜索的路径规划算法，可以在复杂的环境中搜索到最优路径。下面是一个基于MATLAB的麻将搜索算法示例：

1.首先定义一个函数，名称为“search”，输入参数为起始点和目标点的坐标，输出参数为最短路径和路径的总长度。

2.在search函数中，定义一个栈来存储路径，一个visited数组来记录已经访问过的点。将起始点压入栈中，并将其标记为已访问。

3.使用while循环，直到栈为空为止。在循环中，弹出栈顶元素，并将其加入路径中。

4.判断当前点是否为目标点，如果是，则返回路径和路径长度。否则，遍历该点的所有邻居，如果邻居未被访问，则将其压入栈中，并将其标记为已访问。

5.返回路径和路径长度。

下面是一个示例代码：

function [path, pathLength] = search(start, goal)

visited = zeros(size(map)); % map为地图，其中0代表可通过的点，1代表障碍物

stack = Stack();
stack.push(start);
visited(start(1), start(2)) = 1;

while ~stack.isEmpty()
current = stack.pop();
path.add(current);

if isequal(current, goal)
pathLength = length(path);
return;
else
neighbors = getNeighbors(current);
for i = 1:length(neighbors)
if visited(neighbors(i,1), neighbors(i,2)) == 0
stack.push(neighbors(i,:));
visited(neighbors(i,1), neighbors(i,2)) = 1;
end
end
end
end

pathLength = -1; % 如果无法找到路径，返回-1
end

function neighbors = getNeighbors(point)
% 获取该点的邻居
% 例如，如果当前点为(2,2)，那么其邻居为(1,2)、(3,2)、(2,1)、(2,3)

neighbors = [];
if point(1) > 1
neighbors = [neighbors; point(1)-1, point(2)];
end
if point(1) < size(map, 1)
neighbors = [neighbors; point(1)+1, point(2)];
end
if point(2) > 1
neighbors = [neighbors; point(1), point(2)-1];
end
if point(2) < size(map, 2)
neighbors = [neighbors; point(1), point(2)+1];
end
end

注意：这只是一个简单的示例代码，实际应用中需要根据具体需要进行修改和优化。