基于蚁群算法的机器人路径规划（避障）

基于蚁群算法的机器人路径规划（避障），可运行有结果

function m_main（）
%author Xing Peng
%@copyright reserved
G=[00000000000000000000;
   01100000000000000000;
   01100011100000000000;
   00000011100000000000;
   0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
   0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
   0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
   0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0;
   0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0;
   0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0;
   0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0;
   0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
   0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 0;
   0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 0;
   0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 0;
   0 0 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
   0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0;
   0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 1 0;
   0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0;
   0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;];
MM=size（G1）;      % G 地形图为01矩阵，如果为1表示障碍物
Tau=ones（MM*MMMM*MM）;% 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）
Tau=8.*Tau;
K=100;          % K 迭代次数（指蚂蚁出动多少波）
M=50;         % M 蚂蚁个数（每一波蚂蚁有多少个）
S=1 ;         % S 起始点（最短路径的起始点）
E=MM*MM;         % E 终止点（最短路径的目的点）
Alpha=1;    % Alpha 表征信息素重要程度的参数
Beta=7;     % Beta 表征启发式因子重要程度的参数
Rho=0.3 ;     % Rho 信息素蒸发系数
Q=1;          % Q 信息素增加强度系数
minkl=inf;
mink=0;
minl=0;

D=G2D（G）;
N=size（D1）;%N表示问题的规模（象素个数）
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
Eta=zeros（N）;%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））; 
   if i~=E
   Eta（i）=1/（（ix-Ex）^2+（iy-Ey）^2）^0.5;
   else
   Eta（i）=100;
   end
end
ROUTES=cell（KM）;%用细胞结构存储每一代的每一只蚂蚁的爬行路线
PL=zeros（KM）;%用矩阵存储每一代的每一只蚂蚁的爬行路线长度
%% -----------启动K轮蚂蚁觅食活动，每轮派出M只蚂蚁--------------------
for k=1:K
for m=1:M
%% 第一步：状态初始化
W=S;%当前节点初始化为起始点
Path=S;%爬行路线初始化
PLkm=0;%爬行路线长度初始化
TABUkm=ones（N）;%禁忌表初始化
TABUkm（S）=0;%已经在初始点了，因此要排除
DD=D;%邻接矩阵初始化
%% 第二步：下一步可以前往的节点
DW=DD（W:）;
DW1=find（DW）;
for j=1:length（DW1）
   if TABUkm（DW1（j））==0
      DW（DW1（j））=0;
  end
end
LJD=find（DW）;
Len_LJD=length（LJD）;%可选节点的个数

%% 觅食停止条件：蚂蚁未遇到食物或者陷入死胡同
while W~=E&&Len_LJD>=1
%% 第三步：转轮赌法选择下一步怎么走
PP=zeros（Len_LJD）;
  for i=1:Len_LJD
    PP（i）=（Tau（WLJD（i））^Alpha）*（（Eta（LJD（i）））^Beta）;
  end
sumpp=sum（PP）;
PP=PP/sumpp;%建立概率分布
Pcum（1）=PP（1）;
  for i=2:Len_LJD
  Pcum（i）=Pcum（i-1）+PP（i）;
  end
Select=find（Pcum>=rand）;
to_visit=LJD（Select（1））;
%% 第四步：状态更新和记录
Path=[Pathto_visit];%路径增加
PLkm=PLkm+DD（Wto_visit）;%路径长度增加
W=to_visit;%蚂蚁移到下一个节点
   for kk=1:N
      if TABUkm（kk）==0
      DD（Wkk）=0;
      DD（kkW）=0;
      end
   end
TABUkm（W）=0;%已访问过的节点从禁忌表中删除
DW=DD（W:）;
DW1=find（DW）;
  for j=1:length（DW1）
    if TABUkm（DW1（j））==0
       DW（j）=0;
    end
  end
LJD=find（DW）;
Len_LJD=length（LJD）;%可选节点的个数
end
%% 第五步：记下每一代每一只蚂蚁的觅食路线和路线长度
ROUTES{km}=Path;
   if P

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

     文件       6204  2014-04-24 20:40  m_main.m

----------- ---------  ---------- -----  ----

                 6204                    1