基于栅格化的蚁群路径规划算法实现（含Simbad仿真程序）下载

weixin_39822095 2022-01-12 14:43:26

基hm算法于栅格化的蚁群路径规划算法实现（含Simbad仿真程序） AntsAlgorithm算法组成类 AntsAlgorithm类：保存信息素矩阵等全局信息，并提供迭代函数执行觅食活动。 Ant类：模拟蚂蚁个体，保存局部信息，并执行路径搜索活动。仿真模拟实现类组成 AvoidBlock类：程序入口 Robot类：接收栅格化后的二维数组地图输入，模拟避障运动 MyEnvl类：接收地图数据，执行模拟环境的初始化和全局路径规划算法的调用 , 相关下载链接：https://download.csdn.net/download/weixin_42132177/75223538?utm_source=bbsseo

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基于栅格化的蚁群路径规划算法实现（含Simbad仿真程序） AntsAlgorithm算法组成类 AntsAlgorithm类：保存信息素矩阵等全局信息，并提供迭代函数执行觅食活动。 Ant类：模拟蚂蚁个体，保存局部信息，并执行路径搜索活动。仿真模拟实现类组成 AvoidBlock类：程序入口 Robot类：接收栅格化后的二维数组地图输入，模拟避障运动 MyEnvl类：接收地图数据，执行模拟环境的初始化和全局路径规划算法的调用

文章目录一、理论基础1、路径规划算法三级目录一、理论基础 1、路径规划算法 路径规划算法是指在有障碍物的工作环境中寻找一条从起点到终点、无碰撞地绕过所有障碍物的运动路径。路径规划算法较多，大体上可分为全局路径规划算法和局部路径规划算法两大类。其中，全局路径规划算法包括位形空间法、广义锥方法、顶点图像法、栅格划归法；局部路径规划算法主要有人工势场法等。三级目录 ...

蚁群算法路径规划 蚁群算法的基本原理: 1、蚂蚁在路径上释放信息素。 2、碰到还没走过的路口，就随机挑选一条路走。同时，释放与路径长度有关的信息素。 3、信息素浓度与路径长度成反比。后来的蚂蚁再次碰到该路口时，就选择信息素浓度较高路径。 4、最优路径上的信息素浓度越来越大。 5、最终蚁群找到最优寻食路径。基于栅格图寻找最优路径的基本蚁群的两个过程: (1)状态转移为了避免残留信息素过多而淹没启发信息，在每只蚂蚁走完一步或者完成对所有n个城市的遍历(也即一个循环结束)后，要对残留信息进行更新处理。由此，

信息素是一种表示路径的信息，蚂蚁在选择路径时会倾向于选择信息素浓度较高的路径。蚂蚁会在路径上释放信息素，而信息素的浓度会随着时间的推移而更新。通过模拟蚂蚁在寻找食物时的行为，蚁群优化算法能够找到栅格地图中的最优或次优路径。路径规划是机器人领域中的重要问题之一，它涉及到如何使机器人在给定的环境中找到最优或者次优的路径以达到特定的目标点。蚁群优化算法是一种启发式的搜索算法，灵感来源于蚂蚁在寻找食物时的行为。本文将介绍如何使用蚁群优化算法实现栅格地图机器人的路径规划，并提供MATLAB代码实现。

【路径规划】基于蚁群算法求解栅格地图路径规划问题matlab源码含GUI

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