遗传算法优化的机器人路径规划MATLAB实现与最短路径求解

该文档提供的是一个名为"【老生谈算法】基于遗传算法的机器人路径规划MATLAB源代码"的资源，它主要讲解了一种结合Dijkstra算法和遗传算法进行机器人路径规划的方法。在这个算法中，首先通过取障碍物顶点连线的中点作为路径点，构建一个网络图，利用Dijkstra算法求出从起点P1到终点Pn的最短路径。这种方法确保了路径避开障碍物，但可能存在局部最优而非全局最优。 Dijkstra算法在这里作为基础搜索方法，它的应用使得机器人能够在给定的地图中寻找最短路径。然而，由于选取路径点的限制，找到的路径可能不是整个规划空间的最优解。为了改进这一点，文档引入了遗传算法。遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化方法，通过迭代过程中的交叉、变异操作来搜索解空间，期望找到全局最优解。 具体来说，遗传算法对Dijkstra算法得到的最短路径进行调整，允许路径点在障碍物端点连线上滑动，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，表示路径点在连线上移动的比例。这个过程重复进行，直到达到一定程度的收敛，即找到一个新的最优路径。 函数`JQRLJGH(XX,YY)`是核心部分，它接受地图数据作为输入，输出由Dijkstra算法和遗传算法分别计算得到的最短路径长度(L1和L2)以及对应的路径节点坐标(XY1和XY2)。同时，程序还会生成四个图形输出：环境地图、Dijkstra算法的网络图结构、遗传算法得到的最短路径以及遗传算法的收敛曲线，以便用户直观地观察算法执行过程和结果。 总结来说，这个MATLAB源代码提供了实用的机器人路径规划策略，通过遗传算法优化Dijkstra算法的局限，帮助机器人在复杂环境中找到更优路径。这对于机器人导航、自动化物流等应用领域具有重要的参考价值。