遗传算法优化的机器人路径规划MATLAB实现

该MATLAB源代码是基于遗传算法的一种机器人路径规划方法，主要应用于解决机器人在复杂环境中避开障碍物并寻找最短路径的问题。以下是该算法的关键步骤： 1. **环境建模**： - 首先，通过输入参数`XX`和`YY`构建一个26x26的网格地图，其中0表示空地，1表示障碍物。每个障碍物的顶点坐标被记录在`XY`矩阵中。 2. **路径点生成**： - 为了简化问题，取各障碍物顶点连线的中点作为路径点，这些路径点作为机器人可能的移动位置。起点P1和终点Pn被设置在这其中。 3. **最短路径计算**： - 使用Dijkstra算法求出从起点P1到终点Pn的最短路径，这一步得到最短路径长度`L1`和路径经过的节点坐标`XY1`。Dijkstra算法在给定的网络图（由`PD`矩阵表示的距离矩阵）上搜索最短路径。 4. **初始路径优化**： - 然而，Dijkstra算法得到的路径不是全局最优的，因为它只考虑了已知路径点之间的最短距离。遗传算法被引入来改进这个路径。 5. **遗传算法应用**： - 遗传算法的核心是迭代过程。每个路径点`Pi`在相应障碍物端点连线上的位置进行微调，通过公式`Pi = Pi1 + ti × (Pi2 - Pi1)`，其中`ti`是一个介于0和1之间的随机数，控制路径点沿连线的滑动。这样，每一代的“种群”（即路径的集合）都将尝试不同的组合，以找到更优的路径。 6. **输出与可视化**： - 代码输出包括环境地图、Dijkstra算法找到的最短路径图、遗传算法找到的最短路径图以及遗传算法的收敛曲线，展示了算法搜索过程中的最优解和种群性能。 通过这段代码，研究人员或开发者可以模拟和优化机器人在特定环境下的移动路径，从而实现自主导航或者避障功能。这是一种结合了局部搜索（Dijkstra算法）和全局优化（遗传算法）的有效策略，适用于实时性要求较高的应用场合。