【路径规划】基于matlab免疫算法之最短路径规划【含Matlab源码 194期】

一、简介

目前，研究者力求将生命科学中的免疫概念引入到工程实践领域，借助其中的知识与理论并将其与已有的一些智能算法有机地结合起来，以建立新的进化理论与法，来提高算法的整体性能。
本节主要介绍免疫算法的几种典型应用。
1.1最短路径规划
路径规划是指，在具有障碍物的环境中，按照一定的评价标准，寻找一条从起始到目标状态的无碰撞路径。最短路径规划向题是图论研究中的一个经典算法同题，其目的是寻找图(由结点和路径组成的)中两结点之间的最短路径。
该间题的具体形式如下：
(1)确定起点的最短路径问题:已知起始结点，求最短路径的问题。
(2)确定终点的最短路径问题:与确定起点的问题相反，该问题是已知终结结点，求最短路径的问题。在无向图中该问题与确定起点的问题完全等同，在有向图中该问题等同于把所有路径方向反转的确定起点的问题。
(3)确定起点终点的最短路径问题:已知起点和终点，求两结点之间的最短路径。
(4)全局最短路径问题:求图中所有的最短路径。
设P(u，v)是地图中从u到v的路径，则该路径上的边权之和称为该路径的权，记为现w§。从u到v的路径中权最小者P*(u，v)称为u到v的最短路径。
1.2 案例
如图所示的网络中，求1号到15号的最短路径。

二、源代码

clear all
clc
edge= [ 2,3,1,3,3,5,4, 4,1,7,6,6,5, 5,11, 1,8,6,9,10,8,9, 9,10;...
              3,4,2,7,5,3,5,11,7,6,7,5,6,11, 5, 8,1,9,5,11,9,8,10,9;...
              3,5,8,5,6,6,1,12,7,9,9,2,2,10,10,8,8,3,7, 2, 9,9, 2, 2];
n=11; 
weight=inf*ones(n, n);
for i=1:n
   weight(i, i)=0;
end
function [min,path]=dijkstra(w,start,terminal)
n=size(w,1); label(start)=0; f(start)=start;
for i=1:n
   if i~=start
       label(i)=inf;
end, end

三、运行结果

dis=
    5
path=
    1 6 5

即表示顶点1到顶点5的最短路径为1—>2—>3—>5,其路径总长度为17。

四、备注

完整代码或者代写添加QQ1564658423。
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