基于蚁群算法的栅格地图路径规划与避障（附带MATLAB代码）

基于蚁群算法的栅格地图路径规划与避障（附带MATLAB代码）

蚁群算法（Ant Colony Optimization，ACO）是一种模拟蚂蚁觅食行为的启发式优化算法。它通过模拟蚂蚁在寻找食物过程中释放信息素和选择路径的行为来解决路径规划问题。在本篇文章中，我们将介绍如何使用蚁群算法来解决栅格地图路径规划并避开障碍物的问题，并提供相应的MATLAB代码。

首先，我们需要定义问题的输入和输出。输入包括地图的大小、起始点、目标点和障碍物的位置信息。输出是从起始点到目标点的最优路径。

接下来，我们将介绍蚁群算法的实现步骤。

步骤1：初始化参数
我们需要初始化一些参数，包括蚂蚁的数量、迭代次数、信息素的初始浓度、信息素蒸发率等。这些参数可以根据具体问题进行调整。

numAnts = 20;         % 蚂蚁数量
numIterations = 100;  % 迭代次数
rho = 0.5;