遗传算法路径规划matlab
时间: 2023-09-03 17:08:18 浏览: 40
遗传算法可以用来解决路径规划问题,其中MATLAB是一个非常好的工具。下面是一个简单的遗传算法路径规划MATLAB代码示例:
```
% 遗传算法路径规划MATLAB代码示例
clear all;close all;
% 定义问题参数
nvars = 30; % 变量的数量
LB = zeros(1,nvars); % 变量下限
UB = ones(1,nvars); % 变量上限
FitnessFcn = @path_fitness; % 适应度函数
% 创建遗传算法参数
options = gaoptimset('PopulationSize',50,'Generations',100,...
'CrossoverFraction',0.8,'EliteCount',2,'MutationFcn',@mutationadaptfeasible);
% 运行遗传算法
[x,fval,exitflag,output,population,scores] = ga(FitnessFcn,nvars,[],[],[],[],LB,UB,[],options);
% 绘制路径
x = round(x);
plot(x(:,1),x(:,2),'-o');
axis([-10 10 -10 10]);
% 定义适应度函数
function [fval] = path_fitness(x)
fval = 0;
for i=1:size(x,1)-1
fval = fval + norm(x(i,:)-x(i+1,:));
end
end
```
该示例代码使用遗传算法来寻找在二维平面上的最短路径。首先,这个问题被定义为一个30维的问题,其中每个变量表示平面上一个点的坐标。然后,使用MATLAB中的`gaoptimset`函数来定义遗传算法的参数。最后,使用`ga`函数来运行遗传算法,并绘制找到的路径。
在适应度函数中,每个个体都被表示为一个点的集合。该函数计算该点集的总路径长度,并将其作为适应度值返回。