用遗传算法编写多辆AGV小车路径规划问题的matlab代码

以下是一个简单的遗传算法路径规划示例代码，用于解决多辆AGV小车的路径规划问题。

首先，定义问题的目标函数：

function [fitness] = pathFitness(chrom, map)
    % chrom: 遗传算法的染色体表示路径
    % map: 地图信息，包括起点、终点和障碍物位置等
    
    % 将染色体转换为路径
    path = decodeChrom(chrom, map);
    
    % 计算路径长度
    len = getPathLength(path);
    
    % 计算路径是否与障碍物相交
    if isPathCollide(path, map)
        fitness = 0;
    else
        fitness = 1 / len;
    end
end

然后，编写遗传算法的主函数：

function [bestPath] = gaPathPlanning(map)
    % map: 地图信息，包括起点、终点和障碍物位置等
    
    % 遗传算法参数设置
    popSize = 50; % 种群大小
    chromLength = 2 * length(map.obstacles); % 染色体长度
    maxGen = 100; % 最大迭代次数
    pCrossover = 0.8; % 交叉概率
    pMutation = 0.02; % 变异概率
    
    % 初始化种群
    population = initPopulation(popSize, chromLength);
    
    % 进化过程
    for i = 1:maxGen
        % 计算适应度值
        fitness = zeros(popSize, 1);
        for j = 1:popSize
            fitness(j) = pathFitness(population(j, :), map);
        end
        
        % 选择优秀个体
        [parent1, parent2] = selection(population, fitness);
        
        % 交叉
        offspring = crossover(parent1, parent2, pCrossover);
        
        % 变异
        offspring = mutation(offspring, pMutation);
        
        % 合并种群
        population = [population; offspring];
        
        % 保留最优个体
        [bestFitness, bestIdx] = max(fitness);
        bestPath = decodeChrom(population(bestIdx, :), map);
        
        % 精英保留
        [~, eliteIdx] = max(fitness(1:popSize));
        population(1, :) = population(eliteIdx, :);
    end
end

其中，包括以下辅助函数：

- `initPopulation`：初始化种群，随机生成染色体。
- `decodeChrom`：将染色体表示的路径解码为坐标点。
- `getPathLength`：计算路径长度。
- `isPathCollide`：判断路径是否与障碍物相交。
- `selection`：选择优秀个体。
- `crossover`：交叉操作。
- `mutation`：变异操作。

完整代码如下：