带画图的多机器人路径规划粒子群算法 python源程序

多机器人路径规划涉及到的问题更加复杂，但基于粒子群算法的解决方案可以提供一种优化路径规划的方法。以下是一个简单的带画图的多机器人路径规划粒子群算法的Python源程序：

import random
import math
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义机器人和障碍物数量
num_robots = 5
num_obstacles = 10

# 定义机器人和障碍物的初始位置
robot_positions = np.random.rand(num_robots, 2)
obstacle_positions = np.random.rand(num_obstacles, 2)

# 定义粒子群算法的参数
num_particles = 50
max_iter = 100
c1 = 2.0
c2 = 2.0
w = 0.7

# 定义适应度函数
def fitness_function(particles):
    fitness_values = []
    for particle in particles:
        # 计算每个机器人的路径长度
        distances = []
        for i in range(num_robots):
            distances.append(np.linalg.norm(particle[i*2:(i+1)*2] - particle[-2:]))
        fitness_values.append(sum(distances))
    return fitness_values

# 初始化粒子和适应度函数
particles = np.random.rand(num_particles, num_robots*2+2)
fitness_values = fitness_function(particles)

# 记录全局最优解和个体最优解
global_best = particles[np.argmin(fitness_values)]
global_best_value = np.min(fitness_values)
personal_best = particles
personal_best_values = fitness_values

# 迭代优化
for i in range(max_iter):
    for j in range(num_particles):
        # 更新粒子速度和位置
        r1 = np.random.rand(num_robots*2+2)
        r2 = np.random.rand(num_robots*2+2)
        velocity = w*particles[j] + c1*r1*(personal_best[j]-particles[j]) + c2*r2*(global_best-particles[j])
        particles[j] = particles[j] + velocity

        # 确保粒子位置在有效范围内
        for k in range(num_robots*2+2):
            if particles[j][k] < 0:
                particles[j][k] = 0
            elif particles[j][k] > 1:
                particles[j][k] = 1

        # 计算新位置的适应度函数
        new_fitness_value = fitness_function([particles[j]])[0]

        # 更新个体最优解和全局最优解
        if new_fitness_value < personal_best_values[j]:
            personal_best[j] = particles[j]
            personal_best_values[j] = new_fitness_value
        if new_fitness_value < global_best_value:
            global_best = particles[j]
            global_best_value = new_fitness_value

    # 画出每次迭代后的机器人路径图
    plt.clf()
    plt.xlim(0, 1)
    plt.ylim(0, 1)
    for j in range(num_robots):
        plt.plot([global_best[j*2], global_best[-2]], [global_best[j*2+1], global_best[-1]], 'r-')
    for j in range(num_obstacles):
        plt.plot(obstacle_positions[j][0], obstacle_positions[j][1], 'ko')
    plt.plot(robot_positions[:,0], robot_positions[:,1], 'bo')
    plt.draw()
    plt.pause(0.1)

# 输出最优解
print(global_best)

这个程序使用了NumPy和Matplotlib库来进行数据处理和图形化展示。在初始化粒子群和适应度函数之后，程序进行了多次迭代，通过更新粒子位置和速度，计算适应度函数来优化路径规划。每次迭代后，程序画出了机器人路径图，以便观察路径规划的效果。最后，程序输出了全局最优解，即路径规划的最优解。请注意，在实际的多机器人路径规划中，还需要考虑机器人之间的碰撞避免和路径交叉等问题，这些问题可以通过添加约束条件来解决。