MATLAB遗传算法实现智能二维路径规划系统

资 源 简 介

本项目使用MATLAB开发基于遗传算法的路径规划解决方案，支持二维环境建模、障碍物规避和最优路径搜索。通过种群初始化、适应度评估等核心算法，实现高效自主导航。

详 情 说 明

基于遗传算法的二维路径规划系统

项目介绍

本项目采用MATLAB实现了一种基于遗传算法的智能二维路径规划解决方案。系统核心目标是在包含障碍物的二维环境中，自动寻找从指定起点到终点的最优或近似最优路径。通过模拟生物进化过程中的选择、交叉和变异等操作，算法能够有效处理路径规划中的复杂约束（如避障），并优化多项性能指标（如路径长度、安全性与平滑度）。本项目适用于机器人导航、无人机航迹规划、游戏AI寻路等场景。

功能特性

• 环境建模：支持自定义二维地图尺寸，可通过坐标矩阵灵活设置障碍物位置。
• 遗传算法核心：完整实现了遗传算法的关键步骤，包括种群初始化、适应度评估、锦标赛选择、单点交叉以及随机变异。
• 多目标代价函数：路径评估函数综合考虑了路径总长度、与障碍物的安全距离以及路径平滑度，用户可通过权重系数调整优化倾向。
• 结果可视化：提供直观的图形输出，包括二维环境下的最优路径规划图以及算法收敛曲线图。
• 性能分析：输出规划路径的总长度、算法运行时间、收敛迭代次数等关键性能指标。

使用方法

1. 参数配置：在运行主脚本前，请根据实际需求修改以下参数：

* 环境参数：设置地图尺寸 (mapSize) 和障碍物坐标列表 (obstacles)。 * 起止点：定义路径的起点 (startPoint) 和终点 (endPoint)。 * 遗传算法参数：设定种群大小 (popSize)、最大迭代次数 (maxGen)、交叉概率 (crossRate) 和变异概率 (mutateRate)。 * 代价权重：调整路径长度 (weightLength)、安全距离 (weightDist) 和平滑度 (weightSmooth) 在适应度函数中的权重。

1. 运行系统：配置好参数后，直接运行主程序文件。算法将开始迭代寻优。

1. 结果获取：程序运行结束后，将在命令行窗口显示最优路径的坐标序列和性能指标（如路径长度、计算时间），同时自动生成并显示路径规划结果图和收敛曲线图。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2016b 或更高版本

文件说明

主程序文件作为整个系统的入口和控制中心，其主要功能包括：初始化二维规划环境与遗传算法参数，执行遗传算法迭代循环（涵盖种群初始化、适应度评估、选择、交叉、变异等核心操作），监控并记录迭代过程中的最优解与收敛情况，在算法终止后对最终得到的最优路径进行可视化展示，并输出相关的路径坐标序列与性能分析报告。