基于BBO生物地理优化的三维路径规划算法MATLAB仿真

本文涉及的产品
智能开放搜索 OpenSearch行业算法版,1GB 20LCU 1个月
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
实时数仓Hologres,5000CU*H 100GB 3个月
简介: 本程序基于BBO生物地理优化算法,实现三维空间路径规划的MATLAB仿真(测试版本:MATLAB2022A)。通过起点与终点坐标输入,算法可生成避障最优路径,并输出优化收敛曲线。BBO算法将路径视为栖息地,利用迁移和变异操作迭代寻优。适应度函数综合路径长度与障碍物距离,确保路径最短且安全。程序运行结果完整、无水印,适用于科研与教学场景。

1.程序功能描述
基于BBO生物地理优化的三维路径规划算法MATLAB仿真,通过BBO优化算法,以及起点和终点坐标,获得三维空间避障路线规划,并输出BBO的优化收敛曲线。

2.测试软件版本以及运行结果展示
MATLAB2022A版本运行
1.jpeg
2.jpeg

(完整程序运行后无水印)

3.核心程序

```Pos0 = {[2,1,5]};
Pos1 = {[20,4,5]};
[flag,~] = func_munk(dist);

Pxy0 = {};
Pxy1 = {};
for i = 1:length(Pos0)
for j=1:length(Pos0)
if flag(i,j)==1
Pxy0{end+1} = Pos0{i};
Pxy1{end+1} = Pos1{j};
end
end
end

[path{1},Jcost,Jc] = func_bbo(map, Pxy0{1}, Pxy1{1}, true);

figure;
plot(Jc,'-r>',...
'LineWidth',1,...
'MarkerSize',6,...
'MarkerEdgeColor','k',...
'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);
xlabel('优化迭代次数');
ylabel('适应度值');

Jcost

```

4.本算法原理
生物地理优化算法是一种启发式优化方法,灵感来源于自然界的生物地理学。它模拟了物种的迁移和变异行为,以求解优化问题。在BBO中,每个解决方案被视作一个“栖息地”,而解决方案中的各个变量则代表了栖息地的特征。

4.1 栖息地的表示
设一个栖息地 Hi​ 可以表示为一个向量xi​=(xi1​,xi2​,…,xin​),其中n 是决策变量的数量。每个栖息地都有一个适应度值f(Hi​) 表示其优劣程度。

4.2 迁移操作
迁移是指栖息地之间的知识交换,可以分为两个部分:迁出率(Emigration Rate)和迁入率(Immigration Rate)。栖息地Hi​ 的迁出率 EMi​ 和迁入率IMi​ 分别由以下公式给出:

4738070ac40b5fb86b60befcfba7be3f_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png

其中,α 是一个控制参数,fˉ​ 是所有栖息地的平均适应度。

4.3 变异操作
变异是指通过随机改变某些特征来产生新的栖息地。变异概率 pm​ 控制着这一过程的发生频率。

4.4 三维路径规划问题
在三维路径规划问题中,目标是找到从起点S 到终点G 的最短路径,同时避免碰撞障碍物。这可以视为一个多约束优化问题。

搜索空间:三维空间中的所有可能路径。
适应度函数:评价路径优劣的标准。通常包含路径长度 L 和距离障碍物最近的距离d。
约束条件:路径不能穿过障碍物。

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