【路径优化】基于人工蜂群(ABC)算法和粒子群优化算法的组合求解路径优化问题附Matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

更多Matlab仿真内容点击👇

智能优化算法  神经网络预测雷达通信 无线传感器

信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机

⛄ 内容介绍

针对经典人工蜂群算法在机器人路径规划中易于陷入局部极值,且寻优过程收敛速度较慢等问题,提出了一种基于粒子群改进人工蜂群算法.通过设计变异算子来增大极值在陷入局部最优时的跳出概率,提高机器人路径规划的收敛能力.实验结果表明,文中方法能有效避免路径规划中的局部极值,减少机器人路径规划时间损耗,提高了路径规划效率.

⛄ 部分代码

function Plotting(sol,model)

   xs=model.xs;

   ys=model.ys;

   xt=model.xt;

   yt=model.yt;

   xobs=model.xobs;

   yobs=model.yobs;

   robs=model.robs;

   XS=sol.XS;

   YS=sol.YS;

   xx=sol.xx;

   yy=sol.yy;

   theta=(1/24:1/12:1)'*2*pi;

   for k=1:numel(xobs)

       fill(xobs(k)+robs(k)*cos(theta),yobs(k)+robs(k)*sin(theta),[0.9 0.2 0.7]);

       hold on;

   end

% figure;

   plot(xx,yy,'g','LineWidth',2);

   plot(XS,YS,'ro');

   plot(xs,ys,'yo','MarkerSize',14,'MarkerFaceColor','b');

   plot(xt,yt,'bh','MarkerSize',14,'MarkerFaceColor','r');

   hold off;

   grid on;

   axis equal;

end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]邓星, 张竞丹, 邵海见,等. 基于改进人工蜂群进化算法的移动机器人路径规划与仿真分析[J]. 江苏科技大学学报:自然科学版, 2020.

❤️ 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

❤️部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除