基于遗传算法的障碍机器人路径规划（MATLAB代码）

基于遗传算法的障碍机器人路径规划（MATLAB代码）

障碍机器人路径规划是一个重要的问题，在许多实际应用中都有广泛的应用。遗传算法是一种优化方法，可以用来解决路径规划问题。本文将介绍如何使用MATLAB编写基于遗传算法的障碍机器人路径规划代码。

首先，我们来定义问题的输入和输出。输入包括机器人的起始位置、目标位置以及环境中的障碍物信息。输出是机器人的最佳路径，使得机器人能够从起始位置到达目标位置并避开障碍物。

接下来，我们将使用MATLAB来实现遗传算法。遗传算法需要定义适应度函数、编码方案、遗传操作和进化过程。

1. 定义适应度函数：
   适应度函数用于评估每个个体（路径）的优劣程度。在路径规划中，我们可以使用路径长度作为适应度函数的衡量标准。路径越短，适应度越高。

function fitness = fitnessFunction(path)
    fitness = 1 / pathLength(path)