我们在蚁群算法通俗讲解(附MATLAB代码)和基于蚁群的二维路径规划算法(附MATLAB代码)这两篇推文中讲解到蚁群算法的精髓就是信息素,接下来围绕着缩小搜索空间、转移至下一点概率、信息素更新这三个方面详细进行讲解。 01 | 缩小搜索空间 在进行环境建模时,我们已经把整个搜索空间离散为一系列的三维离散点,这些离散点为蚁...
为保障无人机的飞行安全,对无人机的路径规划问题进行研究.首先通过栅格化的方法对无人机的飞行环境进行三维建模,并以最短路径为目标,采用蚁群算法,为无人规划出一条安全、最优的飞行路径.最后,采用仿真的方式进行验证,结果表明,与传统算法相比该算法规划出的飞行路径更优,运算时间更短....
蚁群算法根据蚂蚁的觅食行为设计, 它具有群体智能并有分布式计算的优点, 因此它在路径选择上具有很大的潜力。 2 部分运行结果 2.1 三维路径规划算法 2.2TSP优化算法 3 Matlab代码实现 %% 该函数用于演示基于蚁群算法的三维路径规划算法%% 清空环境clcclear%% 数据初始化%下载数据load HeightData HeightData%网格划分Level...
本文采用体素模型表示三维环境,方便算法进行碰撞检测。 (2) 算法实现:?分别编写ACO、A*和RRT算法的Matlab代码,包括路径搜索、路径优化和路径可视化等功能。代码中使用了Matlab的内置函数和工具箱,例如meshgrid、rand等,提高了代码的效率和可读性。 (3) 性能评估:?设计了一系列指标来评估算法的性能,包括路径长度、计算...
其中,length(m)为第m只蚂蚁经过的路径长度;ρ为信息素更新系数;K是系数。 ▎算法求解结果 蚁群算法求解三维路径规划问题规划路线如下图所示: 最佳个体适应度值变化趋势如下图所示: ▎代码获取方式 在公众号后台回复关键词【蚁群三维路径规划】,即可提取本篇推文代码。
针对无人机在飞行过程中易受复杂环境与地形信息、确定的和不确定的威胁区等因素影响的情况,为保障无人机的飞行安全,对无人机的路径规划问题进行研究.首先通过栅格化的方法对无人机的飞行环境进行三维建模,并以最短路径为目标,采用蚁群算法,为无人规划出一条安全、最优的飞行路径.最后,采用仿真的方式进行验证,结果...