基于栅格地图的蚁群算法路径规划

用MATLAB 实现，基于栅格地图的蚁群算法路径规划，含蚁群相关文档。

function [ROUTESPLminPLK]=yiqunACASPS（KMSEAlphaBetaRhoQ）
%% ---------------------------------------------------------------
%  ACASP.m
%  基于蚁群算法的机器人路径规划
%% ---------------------------------------------------------------
%  输入参数列表
%  G        地形图为01矩阵，如果为1表示障碍物
%  Tau      初始信息素矩阵（认为前面的觅食活动中有残留的信息素）
%  K        迭代次数（指蚂蚁出动多少波） 300左右
%  M        蚂蚁个数（每一波蚂蚁有多少个）确定蚂蚁数目，城市规模：蚂蚁数目=1.5（约为）30
%  S        起始点（最短路径的起始点） 实验室起点65
%  E        终止点（最短路径的目的点） 实验室终点837
%  Alpha    表征信息素重要程度的参数[14]
%  Beta     表征启发式因子重要程度的参数[25]
%  Rho      信息素蒸发系数0.5
%  Q        信息素增加强度系数[101000]
%
%  输出参数列表
%  ROUTES   每一代的每一只蚂蚁的爬行路线
%  PL       每一代的每一只蚂蚁的爬行路线长度
%  Tau      输出动态修正过的信息素

%% --------------------变量初始化----------------------------------
%load

G = load（‘yiqunzhangai.txt‘）;
D = yiqunG2D（G）;  
N = size（D1）;%N表示问题的规模（象素个数）
MM = size（G1）;
Tau = ones（NN）;
a=1;%小方格象素的边长
Ex=a*（mod（EMM）-0.5）;%终止点横坐标
if Ex==-0.5
    Ex=MM-0.5;
end
Ey=a*（MM+0.5-ceil（E/MM））;  % 终止点纵坐标Ey=a*（ceil（E/MM）-0.5）; 
Eta=zeros（1N）;%启发式信息，取为至目标点的直线距离的倒数
%下面构造启发式信息矩阵
for i=1:N
    ix=a*（mod（iMM）-0.5）;
    if ix==-0.5
        ix=MM-0.5;
    end
    iy=a*（MM+0.5-ceil（i/MM））;  %iy=a*（ceil（i/MM）-0.5）;    
    if i~=E
        Eta（1i）=1/（（ix-Ex）^2+（iy-Ey）^2）^0.5;
    else
        Eta（1i）=100;
    end
end

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
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