kmeans蚁群算法路径规划matlab

K-means和蚁群算法是两种不同的算法，分别用于聚类和路径规划。在Matlab中可以使用以下方式实现：

1. K-means算法的路径规划：

- 首先使用K-means算法对给定数据进行聚类，确定k个聚类中心。
- 将聚类中心作为路径规划的目标点，根据目标点之间的距离进行路径规划。

以下是Matlab代码示例：

%生成数据
X = randn(100,2)*.5;
X(1:50,:) = X(1:50,:) + 3;
%聚类
[idx,C] = kmeans(X,2);
%路径规划
path = [C(1,:); C(2,:)];
%画图
figure(1)
scatter(X(:,1),X(:,2))
hold on
plot(path(:,1),path(:,2),'r')
hold off

2. 蚁群算法的路径规划：

- 构建图形模型，将路径上的点看作图形中的节点，将节点之间的距离看作图形中的边。
- 使用蚁群算法进行优化，寻找最优路径。

以下是Matlab代码示例：

%生成数据
X = randn(100,2)*.5;
X(1:50,:) = X(1:50,:) + 3;
%构建图形模型
D = pdist2(X,X);
%蚁群算法优化
nAnts = 20;
nIter = 100;
alpha = 1;
beta = 2;
evaporation = 0.1;
pheromone = ones(size(D));
for i = 1:nIter
    for j = 1:nAnts
        %随机选择起始节点
        startNode = randi(size(D,1));
        %计算路径
        path = startNode;
        for k = 1:size(D,1)-1
            %计算下一个节点
            unvisited = setdiff(1:size(D,1),path);
            prob = pheromone(path,unvisited).^alpha .* (1./D(path,unvisited)).^beta;
            prob = prob / sum(prob);
            nextNode = randsample(unvisited,1,true,prob);
            %加入路径
            path = [path nextNode];
        end
        %更新信息素
        for k = 1:length(path)-1
            pheromone(path(k),path(k+1)) = pheromone(path(k),path(k+1)) + 1;
        end
    end
    %信息素挥发
    pheromone = (1-evaporation)*pheromone;
end
%取出最优路径
[~,idx] = max(sum(pheromone,1));
path = [idx];
while true
    unvisited = setdiff(1:size(D,1),path);
    if isempty(unvisited), break; end
    prob = pheromone(path(end),unvisited);
    [~,idx] = max(prob);
    path = [path unvisited(idx)];
end
%画图
figure(2)
scatter(X(:,1),X(:,2))
hold on
plot(X(path,1),X(path,2),'r')
hold off