广度优先搜索算法matlab路径规划
时间: 2023-09-04 08:06:41 浏览: 68
以下是广度优先搜索算法在Matlab中的路径规划代码示例:
```matlab
% 定义迷宫地图
map = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0;
0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0;
0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0;
0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0;
0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0;
0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 0;
0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0;
0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0;
0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0;
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0];
% 定义起点和终点坐标
start_pos = [2, 2];
end_pos = [9, 8];
% 定义迷宫地图中可行走的方向
dx = [1, 0, -1, 0];
dy = [0, 1, 0, -1];
% 初始化队列和访问标记数组
queue = start_pos;
visited = zeros(size(map));
visited(start_pos(1), start_pos(2)) = 1;
% 开始搜索
while ~isempty(queue)
curr_pos = queue(1,:);
queue(1,:) = [];
% 判断是否到达终点
if isequal(curr_pos, end_pos)
break;
end
% 扩展当前节点
for i = 1:4
next_pos = curr_pos + [dx(i), dy(i)];
% 判断下一个节点是否可行
if next_pos(1) < 1 || next_pos(1) > size(map,1) || next_pos(2) < 1 || next_pos(2) > size(map,2)
continue;
end
if visited(next_pos(1), next_pos(2)) || map(next_pos(1), next_pos(2)) == 0
continue;
end
% 添加下一个节点到队列中,并标记为已访问
queue = [queue; next_pos];
visited(next_pos(1), next_pos(2)) = 1;
end
end
% 输出路径
if ~visited(end_pos(1), end_pos(2))
disp('路径不存在');
else
path = end_pos;
while ~isequal(path(1,:), start_pos)
for i = 1:4
next_pos = path(1,:) + [dx(i), dy(i)];
if visited(next_pos(1), next_pos(2)) == visited(path(1), path(2)) - 1
path = [next_pos; path];
break;
end
end
end
disp('路径为:');
disp(path);
end
```
该代码首先定义了一个迷宫地图,起点和终点坐标,以及迷宫地图中可行走的方向。然后通过广度优先搜索算法,在迷宫地图中搜索从起点到终点的最短路径,并输出该路径。其中,搜索过程中使用了队列和访问标记数组来记录已访问的节点。如果路径不存在,则输出“路径不存在”。如果路径存在,则通过回溯找到从起点到终点的路径,并输出该路径。