【路径规划】双向蚁群算法栅格地图机器人路径规划【含Matlab源码 3277期】_双向a*蚁群算法

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⛄二、双向蚁群算法栅格地图机器人路径规划

1 双向蚁群算法
双向蚁群算法是一种改进的蚁群算法，它结合了正向和反向搜索策略，以提高搜索效率和准确性。在正向搜索过程中，蚂蚁们从起点出发，按照信息素浓度和启发式函数的指导选择下一个目标点，直到到达终点。在反向搜索过程中，蚂蚁们从终点出发，按照相同的规则选择下一个目标点，直到到达起点。最后，通过比较正向和反向搜索的结果，选择最优路径作为最终结果。双向蚁群算法在解决一些复杂的优化问题时具有很好的效果。

2 双向蚁群算法步骤
双向蚁群算法是一种基于蚁群算法的优化算法，它可以在两个方向上同时搜索最优解。下面是双向蚁群算法的步骤：
（1）初始化：设置蚂蚁数量、信息素初始值、迭代次数等参数，并随机生成蚂蚁的起点和终点。
（2）蚂蚁搜索：每只蚂蚁根据信息素浓度和启发式函数选择下一个节点，并更新路径和信息素。
（3）反向搜索：在反向图上，每只蚂蚁根据信息素浓度和启发式函数选择下一个节点，并更新路径和信息素。
（4）信息素更新：根据蚂蚁的路径更新信息素浓度，同时进行信息素挥发。
（5）判断终止条件：如果达到预设的迭代次数或者找到了最优解，则停止搜索。
（6）输出结果：输出最优路径和最优解。

3 双向蚁群算法栅格地图机器人路径规划
双向蚁群算法是一种基于蚁群算法的路径规划算法，它可以用于栅格地图机器人路径规划。该算法通过在起点和终点同时进行蚁群搜索，从而加快了搜索速度。具体来说，该算法将搜索过程分为正向搜索和反向搜索两个阶段，每个阶段都有一组蚂蚁在搜索。在正向搜索阶段，蚂蚁从起点出发，按照一定的规则选择下一个节点进行搜索，直到找到一条通往终点的路径。在反向搜索阶段，蚂蚁从终点出发，按照相同的规则进行搜索，直到找到与正向搜索阶段搜索到的路径相交的路径。最终，算法将两条路径合并，得到一条从起点到终点的最短路径。

⛄三、部分源代码

%
% TestScript for Assignment APF
%
%% Define a small map
%设置试验地图
InputMap = zeros(100);
% InputMap(rand(100)<0.1) = 1;
% InputMap(40,1:30) = 1;
% InputMap(20:70,30) = 1;
% InputMap(60,30:70) = 1;
% InputMap(50:80,70) = 1;
% InputMap(30,60:100) = 1;
% InputMap(70:100,50) = 1;
InputMap(20:50,20:30) = 1;
InputMap(70:80,10:40) = 1;
InputMap(10:60,50:60) = 1;
InputMap(75:80,75:80) = 1;

%设置起止点坐标、生成的随机点数、点之间最大的连线距离
StartNode = [7,8];
GoalNode = [90,90];
%%
close all;
[route] = APF(InputMap,StartNode,GoalNode);

⛄四、运行结果

⛄五、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]焦阳.基于改进蚁群算法的无人机三维路径规划研究[J].舰船电子工程. 2019,39(03)

3 备注
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