PSO.zip_PSO_PSO路径_pso规划_粒子路径规划_路径规划pso_路径规划pso算法二维资源-CSDN文库

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5星 · 超过95%的资源 3 浏览量 2022-07-13 22:50:03 上传评论 1 收藏 2KB ZIP 举报

**粒子群优化算法（PSO）** 粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于群体智能的全局优化算法，由Eberhart和Kennedy在1995年提出。该算法模仿了鸟群或鱼群等动物群体的集体行为，通过群体中的个体相互协作寻找最优解。在PSO中，每个个体被称为“粒子”，它们在问题的解决方案空间中移动，通过不断更新速度和位置来接近最优解。 **PSO的基本原理** 1. **粒子状态**: 每个粒子都有一个位置和速度，分别表示在解决方案空间中的当前位置和下一次移动的方向与距离。 2. **个人最佳（pBest）**: 每个粒子记录其历史上的最优位置，即它找到的最好解决方案。 3. **全局最佳（gBest）**: 群体中所有粒子中最好的位置，表示当前已知的全局最优解。 4. **速度更新**: 粒子的速度在每次迭代中都会根据其当前速度、个人最佳位置和全局最佳位置进行调整。 5. **位置更新**: 粒子的位置根据其当前速度进行更新。 **二维路径规划** 在二维路径规划问题中，PSO可以用于寻找从起点到终点的最短路径。在MATLAB环境中，可以创建一个二维网格表示环境，每个网格点代表一个可能的位置。粒子将在这个网格上移动，尝试找到一条避开障碍物、距离最短的路径。 **MATLAB程序实现** 1. **初始化**: 需要初始化粒子群，包括每个粒子的位置和速度，以及全局最佳位置。 2. **评估适应度函数**: 对每个粒子，计算其路径长度（适应度值），并更新个人最佳位置。 3. **速度和位置更新**: 根据PSO的更新公式，更新每个粒子的速度和位置，考虑个人最佳和全局最佳的影响。 4. **判断停止条件**: 如果达到最大迭代次数或者全局最佳位置没有改变超过一定次数，算法停止。 5. **结果输出**: 输出全局最佳位置所对应的路径，即为最优路径。 **标签解释** - **pso**: 表示粒子群优化算法。 - **pso_路径**: 强调PSO在路径规划中的应用。 - **pso_规划**: 指PSO在解决问题规划中的应用。 - **粒子路径规划**: 粒子群算法在寻找最优路径上的应用。 - **路径规划_pso**: 指使用PSO进行路径规划的方法。 PSO是一种有效的全局优化工具，尤其适用于解决路径规划问题。通过MATLAB编程，我们可以利用PSO算法解决二维空间中的路径规划问题，找到避开障碍物的最短路径。这个压缩包提供的程序可以帮助我们理解和实践这一过程。

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PSO.zip （3个子文件）

PSO

fitness.m 128B

PSO.m 2KB

pathplanning.m 664B

function [TT,Pbest,a,fv]=PSO(fitness,w,c1,c2,N,D,M,Lsg,alfa,o,r) format long; vmax=1.5; for i=1:N for j=1:D x(i,j)=unifrnd(-12,12); while(((j*Lsg/(D+1)-o(1,1))^2+(x(i,j)-o(2,1))^2)<r^2||((j*Lsg/(D+1)-o(1,2))^2+(x(i,j)-o(2,2))^2)<r^2) x(i,j)=unifrnd(-12,12); end v(i,j)=(2*rand-1)*vmax; if v(i,j)>vmax v(i,j)=vmax; end end p(i)=fitness(D,x(i,:)); I(i,:)=x(i,:); end pg=x(N,:); for i=1:(N-1) if fitness(D,x(i,:))<fitness(D,pg) pg=x(i,:); end end TT=[]; for t=1:M; for i=1:N v(i,:)=w*v(i,:)+c1*rand*(I(i,:)-x(i,:))+c2*rand*(pg-x(i,:)); if v(i,:)>vmax v(i,:)=vmax; end for j=1:D x(i,j)=x(i,j)+v(i,j); if ((j*Lsg/(D+1)-o(1,1))^2+(x(i,j)-o(2,1))^2)<r^2; if abs(x(i,j)-o(2,1)-sqrt(r^2-(j*Lsg/(D+1)-o(1,1))^2))<sqrt(r^2-(j*Lsg/(D+1)-o(1,1))^2) v(i,j)=o(2,1)+sqrt(r^2-(j*Lsg/(D+1)-o(1,1))^2)-x(i,j); x(i,j)=x(i,j)+v(i,j); v(i,j)=0; else v(i,j)=o(2,1)-sqrt(r^2-(j*Lsg/(D+1)-o(1,1))^2)-x(i,j); x(i,j)=x(i,j)+v(i,j); v(i,j)=0; end end if ((j*Lsg/(D+1)-o(1,2))^2+(x(i,j)-o(2,2))^2)<r^2; if abs(x(i,j)-o(2,2)-sqrt(r^2-(j*Lsg/(D+1)-o(1,2))^2))<sqrt(r^2-(j*Lsg/(D+1)-o(1,2))^2) v(i,j)=o(2,2)+sqrt(r^2-(j*Lsg/(D+1)-o(1,2))^2)-x(i,j); x(i,j)=x(i,j)+v(i,j); v(i,j)=0; else v(i,j)=o(2,2)-sqrt(r^2-(j*Lsg/(D+1)-o(1,2))^2)-x(i,j); x(i,j)=x(i,j)+v(i,j); v(i,j)=0; end end end if fitness(D,x(i,:))<p(i); p(i)=fitness(D,x(i,:)); I(i,:)=x(i,:); end if p(i)<fitness(D,pg) pg=I(i,:); end end Pbest(t)=fitness(D,pg); TT=[TT,t]; end ybest = pg'; for m=1:D; xbest(m)=Lsg/(D+1).*m; end T=[cos(alfa),-sin(alfa);sin(alfa),cos(alfa)]; a=T*[xbest;ybest']; fv = fitness(D,pg); %1随机量选择较大2安全区3 100米内考虑避障，速度3kn，障碍物200~500米可测大小

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