CCPP路径规划遗传算法MATLAB代码

以下是一个简单的 MATLAB 代码示例，演示如何使用遗传算法来解决一个简单的CCPP路径规划问题：

% 初始化问题参数
start_pos = [0, 0]; % 起点位置
end_pos = [10, 10]; % 终点位置
num_obstacles = 5; % 障碍物数量
obstacle_pos = rand(num_obstacles, 2) * 10; % 随机生成障碍物位置

% 初始化遗传算法参数
pop_size = 50; % 种群大小
num_generations = 100; % 迭代次数
mutation_rate = 0.01; % 变异率

% 生成初始种群
pop = rand(pop_size, num_obstacles+2) * 10;

% 开始遗传算法迭代
for i = 1:num_generations
    
    % 计算适应度函数
    fitness = zeros(pop_size, 1);
    for j = 1:pop_size
        path = [start_pos; obstacle_pos(pop(j, 1:num_obstacles), :); end_pos];
        fitness(j) = calculate_fitness(path);
    end
    
    % 选择父代
    [~, idx] = sort(fitness, 'descend');
    parents = pop(idx(1:ceil(pop_size/2)), :);
    
    % 交叉操作
    offspring = zeros(size(parents));
    for j = 1:ceil(pop_size/2)
        parent1 = parents(j, :);
        parent2 = parents(mod(j, ceil(pop_size/2))+1, :);
        crossover_point = randi(num_obstacles+1);
        offspring(j, :) = [parent1(1:crossover_point) parent2(crossover_point+1:end)];
        offspring(mod(j, ceil(pop_size/2))+1, :) = [parent2(1:crossover_point) parent1(crossover_point+1:end)];
    end
    
    % 变异操作
    for j = 1:pop_size
        if rand < mutation_rate
            mutation_point = randi(num_obstacles+2);
            offspring(j, mutation_point) = rand * 10;
        end
    end
    
    % 更新种群
    pop = [parents; offspring];
    
end

% 找到最佳路径
best_path = [start_pos; obstacle_pos(pop(1, 1:num_obstacles), :); end_pos];

% 绘制最佳路径
plot(best_path(:, 1), best_path(:, 2), 'r-o');
hold on;
plot(obstacle_pos(:, 1), obstacle_pos(:, 2), 'kx');
plot(start_pos(1), start_pos(2), 'go');
plot(end_pos(1), end_pos(2), 'ro');
xlim([0 10]);
ylim([0 10]);

在这个代码中，`calculate_fitness()` 函数是根据路径评估其适应度的函数，可以根据具体问题进行定义。这个遗传算法的流程比较简单，它使用标准的选择、交叉和变异操作来更新种群，并在每一代结束后计算适应度函数。最后，它选择适应度最高的个体作为最佳路径。请注意，这个代码示例