【改进蚁群算法】 蚁群算法 Dijkstra算法 遗传算法 人工势场法实现二维 三维空间路径规划

【改进蚁群算法】 蚁群算法 Dijkstra算法 遗传算法 人工势场法实现二维 三维空间路径规划

本程序为改进蚁群算法+Dijkstra算法+MAKLINK图理论实现的二维空间路径规划  

算法实现：

原创文章，转载请说明出处，资料来源：http://imgcs.cn/5c/636749258569.html

1）基于MAKLINK图理论生成地图，并对可行点进行划分；

2）用Dijkstra算法实现次优路径的寻找；

3）在Dijkstra算法的基础上加入了蚁群算法，调整了搜索策略，使路径更短；

4）最终对基础的蚁群算法进行改进（对搜索节点的角度进行限制），调整了搜索策略，使路径更短

可调参数：算法迭代次数；起始点；目标点；障碍物位置；障碍物大小

仿真结果：地图上显示最优路径的对比 + 迭代曲线的对比 + 输出行进距离对比

这段程序主要是进行路径规划的算法实现，应用在二维规划空间中。程序的主要思路是使用Dijkstra算法来寻找最短路径。

首先，程序导入障碍物数据和链路端点数据，并在二维规划空间中绘制起点和终点的位置。然后，根据障碍物数据绘制障碍物图形，并绘制自由连接线和中点。

接下来，根据可行路径矩阵绘制所有可行路径。然后使用Dijkstra算法找出最优路径，并在图中标注出最优路径。

接下来，程序使用蚁群算法进行路径规划。首先进行蚁群算法参数的初始化，然后进行迭代搜索。在每次迭代中，蚂蚁根据信息素和启发值选择下一个节点，并更新信息素。最后，程序计算路径长度并更新最优路径。

最后，程序绘制出原始蚁群算法和改进蚁群算法的最短路径，并输出最短路径的长度。

整个程序的结构清晰，逻辑严谨，主要涉及到路径规划、Dijkstra算法和蚁群算法等知识点。通过这段程序的分析，可以了解路径规划算法的实现过程和应用场景。

原创文章，转载请说明出处，资料来源：http://imgcs.cn/5c/636749258569.html