基于遗传算法的自主式水下潜器路径规划问题附Matlab代码

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⛄ 内容介绍

机器人技术是20世纪自动控制领域最辉煌的成就。移动机器人也得到了世界各国政府的重视,成为了最具发展潜力和发展前景的应用型产业。为推动和促进机器人和自动化技术的飞速发展,各国产、学、研相关机构均投入大量资源进行机器人技术开发。机器人竞赛是综合性技术的较量,其激烈对抗的精彩过程吸引了不少大学生爱好者,已经成为培养创新人才和发展机器人技术的重要平台。 本文以中国机器人大赛为研究背景,对移动机器人路径规划问题做了详细描述,简单介绍了几种常用的路径规划算法,并总结了其优劣性。“机器人游中国”竞赛项目的制胜之道就是在规定的时间内游历更多的景点,获取更多的分数。针对研究对象和竞赛规则,建立了比赛得分的数学模型,提出了最合算景点的概念及其数学模型,从而设计了一种适合“机器人游中国”竞赛项目参赛机器人路径规划的启发式算法。算法的思路简单清晰,计算速度快,并且实验表明该算法在比赛中能获得良好的比赛成绩。 遗传算法也是常用的路径规划算法之一。

⛄ 部分代码

%Generate 1st population

function popparent = InitPop(Popsize,RPNUM,adjacency,Mixrate)

popparent = zeros(Popsize,RPNUM);

for i = 1:Popsize

    %if(i<=(Mixrate*Popsize))

    %Normal 1st gen

    %popparent(i,:)=randperm(RPNUM); %1:RPNUM integers without repetition 

    %else

    %Elite 1st gen

    popparent(i,:) = Nearest(RPNUM,adjacency); %Use Nearest Neighbor to get Elite 1st gen

    %end

end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

​[1]李晓明. 基于遗传算法的多源多目路径规划问题研究[D]. 山东科技大学, 2014.

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