MATLAB遗传算法路径规划优化实现

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了遗传算法的最优路径规划方案，通过种群初始化、选择、交叉和变异等完整流程，高效搜索复杂环境中的近似最优路径。适用于物流配送、机器人导航等场景，提供可自定义参数和可视化结果。

详 情 说 明

基于遗传算法的最优路径规划MATLAB实现

项目介绍

本项目基于遗传算法实现最优路径规划。通过模拟自然选择和遗传机制，算法能够有效搜索复杂空间中的近似最优路径。项目包含完整的遗传算法流程，包括种群初始化、选择、交叉、变异等操作，最终输出最优路径及其可视化图形。经实际验证，算法能够有效收敛并生成直观的路径图，适用于物流配送、机器人导航等多种场景。

功能特性

• 智能路径规划：利用遗传算法在复杂环境中寻找近似最优路径
• 完整的遗传算法流程：包含种群初始化、适应度评估、选择、交叉、变异等核心操作
• 可视化展示：提供收敛曲线图和最优路径可视化图
• 灵活的参数配置：可自定义起点、终点、障碍物位置及算法参数
• 高效收敛：经过优化设计的遗传算子确保算法快速收敛

使用方法

1. 设置起点与终点坐标
2. （可选）配置障碍物位置信息
3. 设置算法参数（种群大小、遗传代数、交叉概率、变异概率）
4. 运行程序
5. 查看输出的最优路径坐标序列、路径长度、收敛曲线图和最优路径可视化图

系统要求

• MATLAB R2016a 或更高版本
• 支持图形显示功能

文件说明

主程序文件实现了遗传算法的核心流程，包括种群初始化、适应度函数设计、选择操作、交叉操作、变异操作等关键功能模块。通过迭代优化过程，逐步搜索最优路径解，并最终输出路径规划结果和可视化图形。程序采用高效的矩阵运算和向量化编程技术，确保算法执行效率。