m基于优化算法的多车辆的路径规划matlab仿真,对比GA,PSO以及烟花算法

本文涉及的产品
全球加速 GA,每月750个小时 15CU
简介: m基于优化算法的多车辆的路径规划matlab仿真,对比GA,PSO以及烟花算法

1.算法描述

   路径规划是运动规划的主要研究内容之一。运动规划由路径规划和轨迹规划组成,连接起点位置和终点位置的序列点或曲线称之为路径,构成路径的策略称之为路径规划。路径规划在很多领域都具有广泛的应用。在高新科技领域的应用有:机器人的自主无碰行动;无人机的避障突防飞行;巡航导弹躲避雷达搜索、防反弹袭击、完成突防爆破任务等。在日常生活领域的应用有:GPS导航;基于GIS系统的道路规划;城市道路网规划导航等。在决策管理领域的应用有:物流管理中的车辆问题(VRP)及类似的资源管理资源配置问题。通信技术领域的路由问题等。凡是可拓扑为点线网络的规划问题基本上都可以采用路径规划的方法解决。

   烟花算法 (Fireworks Algorithm),缩写为 FWA,是受到夜空中烟花爆炸的启发而提出的一种群体智能算法。
   自从烟花算法的开创性论文由谭营教授等人于2010年发表之后 ,业界对烟花算法的研究逐步深入和铺开。通过对原始烟花算法的细致、深入的分析,针对原始烟花算法(FWA)的不足,提出了大量的改进方法,并据此发展了各种改进算法,以及与其他方法的混合方法,大大提高的原始烟花算法的性能,同时研究了烟花算法在求解不同类型优化问题的能力,还有大量的研究人员进行了烟花算法的应用研究,给出了一些典型的成功应用案例。
   烟花算法开始迭代,依次利用爆炸算子、变异算子、映射规则和选择策略,直到达到终止条件,即满足问题的精度要求或者达到最大函数评估次数。烟花算法的实现包括如下的几个步骤:

1)在特定的解空间中随机产生一些烟花,每一个烟花代表解空间的一个解。
2)根据适应度函数计算每一个烟花的适应度值,并根据适应度值产生火花。火花的个数是基于免疫学中的免疫浓度的思想来计算的,即适应度值越好的烟花产生火花的数目越多。
3)根据现实中的烟花属性并结合搜索问题的实际情况,在烟花的辐射空间内产生火花。(某个烟花的爆炸幅度的大小由该烟花在函数上的适应度值决定,适应度值越大,爆炸幅度越大,反之亦然)。每一个火花代表解空间中的一个解。为了保证种群的多样性,需要对烟花进行适当变异,如高斯变异。
4)计算种群的最优解,判定是否满足要求,如果满足则停止搜索,没有满足则继续迭代。迭代的初始值为此次循环得到的最好的解和选择的其他的解。

image.png

2.仿真效果预览
matlab2022a仿真结果如下:

2.png
3.png
4.png
5.png

3.MATLAB核心程序

Iteration          = 100;     
%种群数目
Pops               = 1000;  
c1                 = 2.5;         %学习因子1
c2                 = 2.5;         %学习因子2
w                  = 0.9;         %惯性权重
%初始化路线存储变量
Routes             = func_routeList(Dim);     
Lens               = length(Routes);        
Lens2              = 30;
Tabu               = zeros(Lens,1);
%初始化
Sets.Posxy         = [];
Sets.fitness       = [];
Sets.pops          = [];
pop                = repmat(Sets,Pops,1);
BestSol.fitness    = inf;
 
%初始化种群
for i=1:Pops
    pop(i).Posxy                 = randperm(Dim);
    [pop(i).fitness,pop(i).pops] = Objs(pop(i).Posxy);
    y(i).Posxy                   = pop(i).Posxy;
    newpop(i).Posxy = pop(i).Posxy;
end
Bestfit      = zeros(Iteration,1);
NewSets      = Sets;
pg           = pop(1).Posxy;
 
for it=1:Iteration
    it
    for i=1:Pops
        if it==1
           v{i} = c1*rand*(y(i).Posxy-newpop(i).Posxy)+c2*rand*(pg-newpop(i).Posxy); 
        else
           v{i} = w*v{i}+c1*rand*(y(i).Posxy-newpop(i).Posxy)+c2*rand*(pg-newpop(i).Posxy);    
        end
    end
    for i=1:Pops
        tmps            = newpop(i).Posxy+v{i};
        [VV,II]         = sort(tmps);
        
        newpop(i).Posxy = II;
        tmps            = newpop(i).Posxy;
        for ij = 1:length(tmps)
            if tmps(ij)<=1;
               tmps(ij)=1; 
            end
        end
        newpop(i).Posxy = tmps;
    end
    %更新目标
    for i = 1:Pops
       [newpop(i).fitness,newpop(i).pops] = Objs(newpop(i).Posxy);
       if pop(i).fitness<BestSol.fitness
          BestSol=pop(i);
       end
       y(i).Posxy = newpop(i).Posxy;
    end
    
    %路线处理
    pop        = [pop;newpop']; 
    [Vmax,Idx] = sort([pop.fitness]);
    pop        = pop(Idx(1:Pops));
    pops       = pop(1);
    bestnewsol = pop(1);
    for i=1:Lens
        if Tabu(i)==0
           newsol.Posxy                 = func_variation2(pops.Posxy ,Routes{i});
           [newsol.fitness,newsol.pops] = Objs(newsol.Posxy);
           newsol.ActionIndex           = i ;
           if newsol.fitness<=bestnewsol.fitness
              bestnewsol = newsol;
           end
        end
    end
    if pops.fitness == bestnewsol.fitness
       pops = bestnewsol;
       pops.ActionIndex = [] ;
    else
       pops = bestnewsol ;
    end
    for i=1:Lens
        if i== pops.ActionIndex
           Tabu(i)=Lens2;          
        else
           Tabu(i)=max(Tabu(i)-1,0);  
        end
    end
    pop(1).Posxy    =  pops.Posxy    ;
    pop(1).fitness  =  pops.fitness;
    pop(1).pops     =  pops.pops;
    
    if pop(1).fitness <= BestSol.fitness
       BestSol=pop(1);
    end
    Bestfit(it)= BestSol.fitness;
 
    pg         = pop(1).Posxy;
end
 
bestN  = BestSol.pops.Infor_Route.seqs;
for ij = 1:Sysm.NCar
    seqs2{ij}  = BestSol.pops.Infor_Route(ij).seqs;
    LENS(ij)   = BestSol.pops.Infor_Route(ij).Rlen;
end
相关文章
|
2天前
|
机器学习/深度学习 资源调度 算法
基于入侵野草算法的KNN分类优化matlab仿真
本程序基于入侵野草算法(IWO)优化KNN分类器,通过模拟自然界中野草的扩散与竞争过程,寻找最优特征组合和超参数。核心步骤包括初始化、繁殖、变异和选择,以提升KNN分类效果。程序在MATLAB2022A上运行,展示了优化后的分类性能。该方法适用于高维数据和复杂分类任务,显著提高了分类准确性。
|
3天前
|
算法 数据安全/隐私保护 计算机视觉
基于sift变换的农田杂草匹配定位算法matlab仿真
本项目基于SIFT算法实现农田杂草精准识别与定位,运行环境为Matlab2022a。完整程序无水印,提供详细中文注释及操作视频。核心步骤包括尺度空间极值检测、关键点定位、方向分配和特征描述符生成。该算法通过特征匹配实现杂草定位,适用于现代农业中的自动化防控。
|
4天前
|
资源调度 算法 数据可视化
基于IEKF迭代扩展卡尔曼滤波算法的数据跟踪matlab仿真,对比EKF和UKF
本项目基于MATLAB2022A实现IEKF迭代扩展卡尔曼滤波算法的数据跟踪仿真,对比EKF和UKF的性能。通过仿真输出误差收敛曲线和误差协方差收敛曲线,展示三种滤波器的精度差异。核心程序包括数据处理、误差计算及可视化展示。IEKF通过多次迭代线性化过程,增强非线性处理能力;UKF避免线性化,使用sigma点直接处理非线性问题;EKF则通过一次线性化简化处理。
|
5天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于生物地理算法的MLP多层感知机优化matlab仿真
本程序基于生物地理算法(BBO)优化MLP多层感知机,通过MATLAB2022A实现随机数据点的趋势预测,并输出优化收敛曲线。BBO模拟物种在地理空间上的迁移、竞争与适应过程,以优化MLP的权重和偏置参数,提升预测性能。完整程序无水印,适用于机器学习和数据预测任务。
|
6天前
|
算法 数据安全/隐私保护
基于二次规划优化的OFDM系统PAPR抑制算法的matlab仿真
本程序基于二次规划优化的OFDM系统PAPR抑制算法,旨在降低OFDM信号的高峰均功率比(PAPR),以减少射频放大器的非线性失真并提高电源效率。通过MATLAB2022A仿真验证,核心算法通过对原始OFDM信号进行预编码,最小化最大瞬时功率,同时约束信号重构误差,确保数据完整性。完整程序运行后无水印,展示优化后的PAPR性能提升效果。
|
7月前
|
安全
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码
本文介绍了2023年高教社杯数学建模竞赛D题的圈养湖羊空间利用率问题,包括问题分析、数学模型建立和MATLAB代码实现,旨在优化养殖场的生产计划和空间利用效率。
285 6
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码
|
7月前
|
数据采集 存储 移动开发
【2023五一杯数学建模】 B题 快递需求分析问题 建模方案及MATLAB实现代码
本文介绍了2023年五一杯数学建模竞赛B题的解题方法,详细阐述了如何通过数学建模和MATLAB编程来分析快递需求、预测运输数量、优化运输成本,并估计固定和非固定需求,提供了完整的建模方案和代码实现。
151 0
【2023五一杯数学建模】 B题 快递需求分析问题 建模方案及MATLAB实现代码
|
7月前
|
存储 算法 搜索推荐
【2022年华为杯数学建模】B题 方形件组批优化问题 方案及MATLAB代码实现
本文提供了2022年华为杯数学建模竞赛B题的详细方案和MATLAB代码实现,包括方形件组批优化问题和排样优化问题,以及相关数学模型的建立和求解方法。
171 3
【2022年华为杯数学建模】B题 方形件组批优化问题 方案及MATLAB代码实现
|
10月前
|
数据安全/隐私保护
地震波功率谱密度函数、功率谱密度曲线,反应谱转功率谱,matlab代码
地震波格式转换、时程转换、峰值调整、规范反应谱、计算反应谱、计算持时、生成人工波、时频域转换、数据滤波、基线校正、Arias截波、傅里叶变换、耐震时程曲线、脉冲波合成与提取、三联反应谱、地震动参数、延性反应谱、地震波缩尺、功率谱密度
|
10月前
|
数据安全/隐私保护
耐震时程曲线,matlab代码,自定义反应谱与地震波,优化源代码,地震波耐震时程曲线
地震波格式转换、时程转换、峰值调整、规范反应谱、计算反应谱、计算持时、生成人工波、时频域转换、数据滤波、基线校正、Arias截波、傅里叶变换、耐震时程曲线、脉冲波合成与提取、三联反应谱、地震动参数、延性反应谱、地震波缩尺、功率谱密度

热门文章

最新文章