生成一个matlab环境下基于遗传算法的无人机简单路径规划的代码

在MATLAB环境下，利用遗传算法（Genetic Algorithm, GA）进行无人机路径规划的基本步骤通常包括以下几个部分：

1. **初始化种群**：

% 创建初始解集（个体）
popSize = 50; % 种群大小
pathPop = zeros(popSize, nNodes); % nNodes是节点总数
for i = 1:popSize
    pathPop(i,:) = randperm(nNodes); % 随机排列节点
end

2. **适应度函数**：

fitnessFunc = @(individual) computeFitness(individual, obstacles); % 计算路径长度、避开障碍物等因素

这里`computeFitness`是一个函数，计算给定路径的成本。

3. **选择操作**：

selIndices = rouletteWheelSelection(fitnessFunc, popSize); % 采用轮盘赌选择法

4. **交叉操作**：

crossedPop = crossover(pathPop(selIndices,:), crossoverRate); % 按照指定概率交叉

5. **变异操作**：

mutatedPop = mutation(crossedPop, mutationRate); % 一定概率下随机改变路径

6. **评估新代**：

newFitness = fitnessFunc(mutatedPop);

7. **更新种群**：

elitePop = [pathPop; mutatedPop]; % 保留精英个体
[~, eliteIndices] = min(newFitness); % 选出新一代种群
popSizeNew = popSize;
if popSizeNew > popSize
    elitePop = elitePop(1:popSize,:);
else
    elitePop = elitePop(end-popSize+1:end,:);
end
pathPop = elitePop;

8. **循环迭代**：直到满足停止条件（如达到最大迭代次数或适应度值收敛），例如：

while notDoneCriteria
    % 上述步骤
    doneCriteria = checkStoppingCondition();
end

最后得到的最优路径通常存储在`pathPop(end,:)`中。