PRM路径规划如何利用Matlab结合粒子群与人工蜂群算法优化机器人路径规划？

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1. 简介及针对问题针对经典人工蜂群算法在机器人路径规划中易陷入局部极值，且优化过程收敛速度较慢等问题，提出了一种基于粒子群改进的人工蜂群算法。通过设计变异算子来增大极值在陷入局部区域时的范围。

1 简介

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.

2 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

3 仿真结果

4 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.

博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。

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