并行性:算法的并行特性使其适用于大规模优化问题。 2. 使用 Python 实现遗传算法 2.1 安装必要的库 我们将使用 NumPy 和 Matplotlib 库来实现遗传算法,并进行可视化。确保安装了这些库: pip install numpy matplotlib 2.2 定义类 接下来,我们将定义几个类来实现遗传算法,包括无人机模型类和遗传算法控制器类。 2.2...
遗传算法 三维路径规划 python 遗传算法实现路径规划 总共有9个点,简单起见,我们编号为1、2、…、9,起点编号为0。 一个方案就是一个个体(Individual),比如下面是三个个体: 个体1表示使用3辆车,第一辆走的路径是7->1->3,第二辆走的路径是2->6->9->4,第三辆走的路径是5->8。 初始种群 我们随机初始...
路径规划的实质就是在寻找最优路径的过程中,避开所有的障碍物﹐并顺利到达终点的过程2。目前,路径规划的研究方法主要趋向于智能化的算法。这种类型的算法主要有模糊逻辑控制算法、蚁群算法和遗传算法[8-5],其中模糊逻辑控制算法的特点是鲁棒性特别好﹐能够实时控制,而且对环境的依赖性较弱,但模糊规则需要结合人工经验...