Matlab实现鹈鹕优化算法(POA)求解路径规划问题

目录
1.内容介绍
2.部分代码
3.实验结果
4.内容获取


1内容介绍

鹈鹕优化算法(POA)是一种受自然界鹈鹕捕食行为启发的优化算法。该算法通过模拟鹈鹕群体在寻找食物时的协作行为,如群飞、潜水和捕鱼等,来探索问题的最优解。POA因其高效的全局搜索能力和局部搜索能力而受到广泛关注。

算法特点:

  • 模拟捕食行为:POA通过模拟鹈鹕的群飞、潜水和捕鱼等行为来搜索最优解。
  • 简洁的数学模型:使用直观的数学公式来描述鹈鹕的行为模式,易于理解和实现。
  • 高效寻优:能够快速收敛至最优路径,提高路径规划的效率。
  • 适应性强:能够在复杂多变的环境中保持良好的性能,展现出色的鲁棒性。

在路径规划中的优势:

  • 快速收敛:通过模拟鹈鹕的捕食行为,POA能够迅速找到接近最优的路径。
  • 鲁棒性强:即使面对环境条件的变化,也能保持路径规划的最优性和稳定性。
  • 灵活性高:适用于多种应用场景,如无人机航迹规划、自动驾驶汽车路径选择等。
  • 易于集成:算法结构清晰,易于与其他系统或技术结合,促进智能导航系统的构建和发展。

鹈鹕优化算法为路径规划问题提供了一个创新而有效的解决方案,不仅加快了最优路径的搜索速度,还提高了路径规划的精度和可靠性,是实现智能导航和自动化控制的理想选择。


2部分代码

clc
clear
close all
tic 
%% 地图
G=EXE;

for i=1:20/2
    for j=1:20
        m=G(i,j);
        n=G(21-i,j);
        G(i,j)=n;
        G(21-i,j)=m;
    end
end
%% 
S = [1 1];   
E = [20 20];  
G0 = G;
G = G0(S(1):E(1),S(2):E(2)); 
[Xmax,dimensions] = size(G);        
dimensions = dimensions - 2;   
%% 参数设置
SearchAgents_no=20; % Number of search agentszhogn'qu群数量
Max_iteration=200; % Maximum numbef of iterations迭代次数
X_min = 1;  

%% 算法
[Alpha_score,Alpha_pos,Convergence_curve]=POA(SearchAgents_no,Max_iteration,dimensions,Xmax,G);
global_best=Alpha_pos;
%% 结果分析

global_best = round(global_best);
figure(1)
plot(Convergence_curve,'g-');
hold on

xlabel('迭代次数')
ylabel('路径长度')
title(' 收敛曲线变化趋势 ')
legend('POA')
route = [S(1) Alpha_pos E(1)];
path=generateContinuousRoute(route,G);
path=GenerateSmoothPath(path,G);


figure(2)
for i=1:20/2
    for j=1:20
        m=G(i,j);
        n=G(21-i,j);
        G(i,j)=n;  
        G(21-i,j)=m;
    end
end  
n=20;
for i=1:20
    for j=1:20
        if G(i,j)==1 
            x1=j-1;y1=n-i; 
            x2=j;y2=n-i; 
            x3=j;y3=n-i+1; 
            x4=j-1;y4=n-i+1; 
            fill([x1,x2,x3,x4],[y1,y2,y3,y4],'K'); 
            hold on 
        else 
            x1=j-1;y1=n-i; 
            x2=j;y2=n-i; 
            x3=j;y3=n-i+1; 
            x4=j-1;y4=n-i+1; 
            fill([x1,x2,x3,x4],[y1,y2,y3,y4],[1,1,1]); 
            hold on 
        end 
    end 
end 
hold on
title(' 20*20栅格地图 ')
%% 路径
L=size(path,1);
Sx=path(1,1)-0.5;
Sy=path(1,2)-0.5;
plot(Sx,Sy,'ro','MarkerSize',4,'LineWidth',4);   % 起点
for i=1:L-1
figure(2)
POA=plot([path(i,2) path(i+1,2)]-0.5,[path(i,1) path(i+1,1)]-0.5,'g+-','LineWidth',1.5,'markersize',4);
end
Ex=path(end,1)-0.5;
Ey=path(end,2)-0.5;
plot(Ey,Ex,'gs','MarkerSize',4,'LineWidth',4);   % 终点
hold on
legend(POA,{'POA'})


3实验结果


4内容获取


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Matlab实现鹈鹕优化算法(POA)求解路径规划问题源码介绍:
1.MatlabR2018b及以上版本一键运行;
2.具有良好的编程习惯,程序均包含简要注释。

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