资源简介
pso算法路径的规划问题,主要是在有障碍的情况下从一点到达另一点的路径规划。
代码片段和文件信息
clear all
clc
% for o=1:4
tic
% for u=1:50
%% 设置各参数值
startX=0;startY=0; %起开始坐标
endX=700;endY=700; %结束坐标
c1=2;
c2=2; %学习因子
w=0.7; %惯性权数
pop=20; %粒子数
N_gen=500;
popmax=700;
popmin=0; %位置范围,根据测试函数而定
Vmax=20;
Vmin=-20; %速度范围,根据测试函数而定
gridCount=30;
%% 生成山峰
threat=[304 400 0;404 320 0;440 500 0;279 310 0;560 220 0;172 527 0;....
194 220 0;272 522 0;350 200 0;....
650 400 0;740 250 0;540 375 0;510 600 0];
r=[45 50 55 10 70 65 55 25 50 30 40 40 35];
for i=1:length(r)
figure(1)
[xyz]=sphere;
mesh(threat(i1)+r(i)*xthreat(i2)+r(i)*yabs(threat(i3)+r(i)*z));
hold on
end
view([-30-3070])
%% 初始化粒子
for i=1:pop
for j=1:gridCount
X(ij)=startX+j*(endX-startX)/(gridCount+1);
Y(ij)=startY+rand()*(endY-startY);
path(i2*j-1)=X(ij);
path(i2*j)=Y(ij);
end
end
for i=1:pop
[distancepathpointpositionPoint]=verify(path(i:)threat....
rstartXstartYendXendYgridCount);
fitness(i)=distance;
V(i:)=5*rands(1gridCount*2); %分布在速度范围内
end
[bestFitnessbestindex]=min(fitness);
bestpath=path(bestindex:);
pbest=path;
T=std(fitness);
BestFitness=Inf;
globalFitness=Inf;
pathRecord=zeros(1gridCount+1); bestRecord=zeros(1gridCount+1);
position=zeros(gridCount+12);
%% 迭代取优
for i=1:N_gen
for j=1:pop
V(j:)=w*V(j:)+c1*rand*(pbest(j:)-path(j:))+c2*rand*(bestpath-path(j:)); %根据公式更新速度
V(jfind(V(j:)>Vmax))=Vmax; %限制速度大小
V(jfind(V(j:)
path(j:)=path(j:)+V(j:); %根据公式更新位置
path(jfind(path(j:)>popmax))=popmax; %限制位置大小
path(jfind(path(j:) [distancepathpointpositionPoint]=verify(path(j:)threat....
rstartXstartYendXendYgridCount);
fmin=distance;
if fmin<
属性 大小 日期 时间 名称
----------- --------- ---------- ----- ----
文件 4812 2018-10-10 17:56 PSO_mountain-master\pso_mountain.m
文件 67 2018-09-21 09:22 PSO_mountain-master\README.md
文件 2639 2018-09-21 09:22 PSO_mountain-master\verify.m
目录 0 2018-10-10 10:07 PSO_mountain-master
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