差分进化算法 三维路径规划 matlab代码

差分进化算法是一种优化算法，常用于解决路径规划问题。在三维路径规划中，我们可以利用差分进化算法来寻找最佳路径，以实现最优的路径规划。下面是一个简单的使用Matlab编写的差分进化算法的代码示例：

function [bestPath, minCost] = differentialEvolution3D(numAgents, maxGenerations, lowerBound, upperBound)
    % 初始化参数
    dimension = 3; % 三维空间
    population = rand(numAgents, dimension) * (upperBound - lowerBound) + lowerBound; % 初始化种群
    scaleFactor = 0.8; % 缩放因子
    crossoverRate = 0.9; % 交叉概率

    % 开始迭代
    for gen = 1:maxGenerations
        for i = 1:numAgents
            % 选择三个个体作为父代
            candidates = randperm(numAgents, 3);
            x = population(candidates(1), :);
            y = population(candidates(2), :);
            z = population(candidates(3), :);

            % 变异
            mutant = x + scaleFactor * (y - z);

            % 交叉
            masks = rand(1, dimension) < crossoverRate;
            trial = population(i, :);
            trial(masks) = mutant(masks);

            % 评估适应度
            cost = calculateCost(trial); % 计算路径成本
            if cost < calculateCost(population(i, :))
                population(i, :) = trial;
            end
        end
    end

    % 返回最优路径和最小成本
    [minCost, idx] = min(arrayfun(@calculateCost, population));
    bestPath = population(idx, :);
end

在上述代码中，我们定义了一个函数`differentialEvolution3D`，它接受四个参数：种群数量`numAgents`、最大迭代次数`maxGenerations`、路径坐标的下界`lowerBound`和上界`upperBound`。函数通过差分进化算法寻找最优路径，并返回最优路径`bestPath`和对应的成本`minCost`。在算法中，我们使用了变异、交叉和选择操作来生成新的个体，并通过评估适应度来更新种群。这样就可以通过差分进化算法实现三维路径规划的优化。