【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

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⛄ 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.

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