基于ACO蚁群优化的障碍物路径规划算法matlab仿真【包括程序，注释，参考文献，操作步骤】

clc; clear; close all; warning off; addpath(genpath(pwd)); rng('default') load map.mat % 定义变量及参数含义 % G 环境图，是一个01矩阵，其中1代表障碍物 % 输出参数定义 % Route 存储每次迭代中每只蚂蚁所走过的路径 % paths 存储每次迭代中每只蚂蚁所走过的路径长度 % Tau 输出更新后的新信息素矩阵 % 设置迭代次数、蚂蚁数量等参数 % Tau 初始信息素矩阵 Tau = ones(1024,1024); % K 迭代次数 K = 200; % M 每次迭代中的蚂蚁数量 M = 30; % S 起始点 S = 34; % E 目标点 E = 958; % Alpha 信息素重要性参数 Alpha = 1; % Beta 可见度重要性参数 Beta = 15; % Rho 信息素挥发率 Rho = 0.95; % Q 信息素增强因子 Q = 1; % 计算邻接矩阵D D = func_map(G); % 获取问题规模（像素数） Rd = size(D,1); % 获取环境实际尺寸（像素数） Rg = size(G,1); % 定义像素边长 a = 1; % 计算目标点坐标（像素位置） Ex = a*(mod(E,Rg)-0.5); if Ex==-0.5 Ex=Rg-0.5; end Ey = a*(Rg+0.5-ceil(E/Rg)); % 初始化信息素强度矩阵Eta Eta = zeros(1,Rd); % 构造Eta初始化矩阵 for i=1:Rd ix=a*(mod(i,Rg)-0.5); if ix==-0.5 ix=Rg-0.5; end iy=a*(Rg+0.5-ceil(i/Rg)); if i~=E Eta(1,i)=1/((ix-Ex)^2+(iy-Ey)^2)^0.5; else Eta(1,i)=100; end end % 初始化路径存储单元格数组ROUTES和路径长度矩阵PL Route = cell(K,M); paths = zeros(K,M); %进入迭代过程（k次迭代，每次m只蚂蚁） for k=1:K k for m=1:M %第一步：状态初始化 W = S;% 当前点设为起始点 Path = S;% 初始化已走路径 PLkm = 0;% 初始化当前路径长度 tabus = ones(1,Rd);% 初始化禁忌表 tabus(S) = 0;% 去掉起始点的禁忌标识 Dtmp = D;% 初始化邻接矩阵副本 %第二步：选择可前进的节点 % 获取当前点可达的所有节点距离 DW=Dtmp(W,:); DW1=find(DW<inf); % 将禁忌表中不可达节点的距离设为无穷大 for j=1:length(DW1) if tabus(DW1(j))==0 DW(j)=inf; end end % 获取可行节点集合 LJD=find(DW<inf); % 计算可行节点数量 Len_LJD=length(LJD); % 蚁群停止条件：抵达目标点或无法前行 while W~=E&&Len_LJD>=1 %第三步：根据信息素和可见度选择下一步节点 PP=zeros(1,Len_LJD); for i=1:Len_LJD PP(i)=(Tau(W,LJD(i))^Alpha)*(Eta(LJD(i))^Beta); end % 构造概率分布 PP=PP/(sum(PP)); % 计算累计概率分布 Pcum=cumsum(PP); % 依据概率选取下一个节点 Select=find(Pcum>=rand); to_visit=LJD(Select(1)); %第四步：状态更新与记录 Path=[Path,to_visit];%更新路径 PLkm=PLkm+Dtmp(W,to_visit);%更新路径长度 W=to_visit;%移动到下一个点 for kk=1:Rd if tabus(kk)==0 Dtmp(W,kk)=inf; Dtmp(kk,W)=inf; end end tabus(W)=0;%更新禁忌表，移除已访问节点 DW=Dtmp(W,:);%更新DW矩阵 DW1=find(DW<inf); for j=1:length(DW1) if tabus(DW1(j))==0 DW(j)=inf; end end%更新可行节点集合 LJD=find(DW<inf); Len_LJD=length(LJD); end %第五步：记录本次迭代中蚂蚁的路径及其长度 %如果到达了目标点，则记录实际路径长度；否则记为无穷大 Route{k,m}=Path; if Path(end)==E paths(k,m)=PLkm; else paths(k,m)=inf; end end %第六步：更新信息素矩阵 Delta_Tau=zeros(Rd,Rd);% 初始化信息素增量矩阵 for m=1:M if paths(k,m)<inf% 若蚂蚁找到有效路径 ROUT=Route{k,m}; TS=length(ROUT)-1;% 路径中点的数量 PL_km=paths(k,m);% 当前蚂蚁的有效路径长度 % 更新信息素矩阵 for s=1:TS x=ROUT(s); y=ROUT(s+1); Delta_Tau(x,y)=Delta_Tau(x,y)+Q/PL_km; Delta_Tau(y,x)=Delta_Tau(y,x)+Q/PL_km; end end end % 更新全局信息素矩阵（挥发部分信息素并累加新释放的信息素） Tau=(1-Rho).*Tau+Delta_Tau; end meanPL=zeros(1,K); minPL=zeros(1,K); for i=1:K PLK=paths(i,:); Nonzero=find(PLK<inf); PLKPLK=PLK(Nonzero); meanPL(i)=mean(PLKPLK); minPL(i)=min(PLKPLK); end figure(1) plot(minPL,'r'); hold on plot(meanPL,'b'); grid on title('收敛曲线（平均路径长度和最短路径长度）'); xlabel('迭代次数'); ylabel('路径长度'); % 绘制蚂蚁行走路径图 figure(2) axis([0,Rg,0,Rg]) for i=1:Rg for j=1:Rg if G(i,j)==1% 绘制障碍物区域 x1=j-1;y1=Rg-i; x2=j;y2=Rg-i; x3=j;y3=Rg-i+1; x4=j-1;y4=Rg-i+1; fill([x1,x2,x3,x4],[y1,y2,y3,y4],[0.2,0.2,0.2]); hold on else% 绘制无障碍区域 x1=j-1;y1=Rg-i; x2=j;y2=Rg-i; x3=j;y3=Rg-i+1; x4=j-1;y4=Rg-i+1; fill([x1,x2,x3,x4],[y1,y2,y3,y4],[1,1,1]); hold on end end end hold on% 绘制最后一次迭代中最佳蚂蚁路径 ROUT=Route{K,M}; LENROUT=length(ROUT); Rx=ROUT; Ry=ROUT; for ii=1:LENROUT Rx(ii)=a*(mod(ROUT(ii),Rg)-0.5); if Rx(ii)==-0.5 Rx(ii)=Rg-0.5; end Ry(ii)=a*(Rg+0.5-ceil(ROUT(ii)/Rg)); end plot(Rx,Ry,'r','linewidth',2) title('最短路径'); axis([0,Rg,0,Rg]);