基于蚁群算法的多机器人路径规划

基于蚁群算法实现的多机器人路径规划！

%Dynamic env
total = 10;     % no of ants
iterations = 1000;    %no. of iterations
phera_up = -1;
rho = 0.8;
alpha = 1;
beta = 0;

% initialization of env
mat = ones（250250）;
path = ones（250250）;
goal = [0 0];
[env goal] = env_dy（mat0goal）;
goal_a = zeros（12）;
reached = -1;
reached_count = 0;
figure（1）;

        % Initialization of ants
ant = zeros（totaliterations2）; 
ant_sta = zeros（total2）;
ant（:1:） = 1;
ant_sta（:1） = 1;
phera = zeros（250250）;

        % Iterations
li =1:8; 
lm = [0 -1;1 -1;1 0;1 1;0 1;-1 1;-1 0;-1 -1];
lm = lm * 5;
filter = ones（55） * 0.25;           %gausian filter of size 3
filter（2:42:4） = ones（33） * 0.5;
filter（33） = 1;
for i = 1:iterations
    for j = 1:total
       if（ant_sta（j2） == 1）
           continue;
       end
       min = -500; 
       r_temp = ant（jant_sta（j1）1）;
       c_temp = ant（jant_sta（j1）2）;
       l = li（randperm（8））;
       for ll = 1:8
              r = ant（jant_sta（j1）1）+lm（l（ll）1）;
              c = ant（jant_sta（j1）2）+lm（l（ll）2）;
              if（r <= 0 || c <= 0 || r >= 251 || c >= 251 ）
                 continue; 
              end
              
              if（r>=goal（1）-1 && r<=goal（1）+10 && c>=goal（2）-1 && c<=goal（2）+10）          %Goal Test
                  ant_sta（j2） = 1;
                  r_temp = goal（1）;
                  c_temp = goal（2）;
                  goal_a（1） = r;
                  goal_a（2） = c;
                  reached_count = reached_count + 1;
                  if（reached == -1）
                    rho = 0.8;
                    reached = 1;
                    beta = 0;
                    alpha = 1;
                  end
                  for b=1:ant_sta（j1）
                      a = ant_sta（j1） + 1 -b;
                       if（ant（ja1） <=10 || ant（ja2） <=10 ||ant（ja1） >= 241 || ant（ja2） >= 241 ）
                           phera（ant（ja1）ant（ja2）） = max（phera（ant（ja1）ant（ja2））  1/b）;
                       else
                          temp_mat = filter*（1/b）;
                          for u = 1:5
                             for v = 1:5
                                phera（ant（ja1）-15+5*uant（ja2）-15+5*v） = max（phera（ant（ja1）-15+5*uant（ja2）-15+5*v）  temp_mat（uv））;
                             end
                          end
                       end               
                  end                 
                  break;
              end
              
              if（ env（rc） == 1）
                  trans = （phera（rc）/abs（phera（rc）））*（abs（phera（rc））^alpha）/（（（sqrt（（goal_a（1）-r）^2+（goal_a（2）-c）^2）+1））^beta）;
                  if（trans < min）
                    continue;
                  end
                  min = trans;
                  r_temp = r;
                  c_temp = c;
              end
       end
       env（ant（jant_sta（j1）1）ant（jant_sta（j1）2）） = 1;
       env（r_tempc_temp） = 0;
   

 属性            大小     日期    时间   名称
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    .......      8014  2016-03-31 21:27  multi_robot_navigation-ACO-master\code.m

    .......       806  2016-03-31 21:27  multi_robot_navigation-ACO-master\env_dy.m

    .......       335  2016-03-31 21:27  multi_robot_navigation-ACO-master\README.md

     目录          0  2016-03-31 21:27  multi_robot_navigation-ACO-master

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