遗传算法实现三维路径规划的MATLAB代码实现

遗传算法是一种基于自然选择原理的优化搜索算法，常用于解决复杂问题，如路径规划。在三维空间中进行路径规划时，可以利用遗传算法寻找从起点到终点的最佳路径。以下是简化的MATLAB代码示例，它使用了一个基本的遗传算法框架：

% 初始化
function [pop, fitness] = initializePopulation(size, dim)
    pop = rand(dim, size); % 创建随机种群矩阵，每个个体是一个向量表示路径
    fitness = zeros(size, 1); % 初始适应度设为0，将被计算
end

% 计算适应度函数
function f = evaluateFitness(population, obstacles) % 假设f越小越好
    % 这里应该实现计算代价函数，比如A*算法或其他适合三维环境的寻路算法
    % 每条路径需要避免碰撞到obstacles
    for i = 1:length(population)
        f(i) = calculatePathCost(population(i), obstacles);
    end
end

% 主遗传循环
maxGenerations = 100;
pop = initializePopulation(50, 3); % 50个个体，每个性状维度为3（X, Y, Z坐标）
obstacles = ...; % 定义障碍物位置或边界

for generation = 1:maxGenerations
    % 选择、交叉和变异操作
    parents = selectParents(pop, fitness); % 遗传选择
    offspring = crossover(parents); % 交叉
    offspring = mutate(offspring); % 变异
    % 评估新生成的后代
    offspringFitness = evaluateFitness(offspring, obstacles);
    
    % 更新种群
    pop = [pop; offspring];
    fitness(end-length(parents)+1:end) = offspringFitness;
    
    % 选择最佳解
    bestIndiv = find(min(fitness));
    fprintf('Generation %d: Best Fitness: %.2f\n', generation, fitness(bestIndiv));
end

% 返回最终找到的最优路径
bestPath = pop(bestIndiv,:);
% 更详细的代码会包含回溯过程等细节

在这个例子中，`calculatePathCost`函数需要你自己实现，通常会结合一些路径规划算法（如Dijkstra、A*或RRT），并考虑障碍物的影响。