matlab三維路徑規劃的方法是什么

發布時間：2022-01-14 10:17:34 來源：億速云閱讀：490 作者：iii 欄目：大數據

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%% 清空環境

clc

clear

%% 數據初始化

%下載數據

load HeightData HeightData

%網格劃分

LevelGrid=10;

PortGrid=21;

%起點終點網格點

starty=10;starth=4;

endy=8;endh=5;

m=1;

%算法參數

PopNumber=10; %種群個數

BestFitness=[]; %最佳個體

%初始信息素

pheromone=ones(21,21,21);

%% 初始搜索路徑

[path,pheromone]=searchpath(PopNumber,LevelGrid,PortGrid,pheromone, ...

HeightData,starty,starth,endy,endh);

fitness=CacuFit(path); %適應度計算

[bestfitness,bestindex]=min(fitness); %最佳適應度

bestpath=path(bestindex,:); %最佳路徑

BestFitness=[BestFitness;bestfitness]; %適應度值記錄

%% 信息素更新

rou=0.2;

cfit=100/bestfitness;

for i=2:PortGrid-1

pheromone(i,bestpath(i*2-1),bestpath(i*2))= ...

(1-rou)*pheromone(i,bestpath(i*2-1),bestpath(i*2))+rou*cfit;

end

%% 循環尋找最優路徑

for kk=1:100

%% 路徑搜索

[path,pheromone]=searchpath(PopNumber,LevelGrid,PortGrid,...

pheromone,HeightData,starty,starth,endy,endh);

%% 適應度值計算更新

fitness=CacuFit(path);

[newbestfitness,newbestindex]=min(fitness);

if newbestfitness<bestfitness

bestfitness=newbestfitness;

bestpath=path(newbestindex,:);

end

BestFitness=[BestFitness;bestfitness];

%% 更新信息素

cfit=100/bestfitness;

for i=2:PortGrid-1

pheromone(i,bestpath(i*2-1),bestpath(i*2))=(1-rou)* ...

pheromone(i,bestpath(i*2-1),bestpath(i*2))+rou*cfit;

end

%% 最佳路徑

for i=1:21

a(i,1)=bestpath(i*2-1);

a(i,2)=bestpath(i*2);

end

figure(1)

x=1:21;

y=1:21;

[x1,y1]=meshgrid(x,y);

mesh(x1,y1,HeightData)

axis([1,21,1,21,0,2000])

hold on

k=1:21;

plot3(k(1)',a(1,1)',a(1,2)'*200,'--o','LineWidth',2,...

'MarkerEdgeColor','k',...

'MarkerFaceColor','g',...

'MarkerSize',10)

plot3(k(21)',a(21,1)',a(21,2)'*200,'--o','LineWidth',2,...

'MarkerEdgeColor','k',...

'MarkerFaceColor','g',...

'MarkerSize',10)

text(k(1)',a(1,1)',a(1,2)'*200,'S');

text(k(21)',a(21,1)',a(21,2)'*200,'T');

xlabel('km','fontsize',12);

ylabel('km','fontsize',12);

zlabel('m','fontsize',12);

title('三維路徑規劃空間','fontsize',12)

set(gcf, 'Renderer', 'ZBuffer')

hold on

plot3(k',a(:,1)',a(:,2)'*200,'--o')

%% 適應度變化

figure(2)

plot(BestFitness)

title('最佳個體適應度變化趨勢')

xlabel('迭代次數')

ylabel('適應度值')

以上就是“matlab三維路徑規劃的方法是什么”這篇文章的所有內容，感謝各位的閱讀！相信大家閱讀完這篇文章都有很大的收獲，小編每天都會為大家更新不同的知識，如果還想學習更多的知識，請關注億速云行業資訊頻道。

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