MATLAB遗传算法路径规划系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现基于遗传算法的智能路径规划系统，能够自动搜索避开障碍物的最短路径，支持路径可视化与算法收敛过程分析，适用于机器人导航和无人车路径优化场景。

详 情 说 明

基于遗传算法的路径规划系统

项目介绍

本项目实现了一个基于遗传算法的智能路径规划系统。该系统能够在给定的二维或三维环境中，自动搜索从起点到目标点的最优或近似最优路径，同时有效规避障碍物。系统集成了完整的遗传算法流程，包括路径编码、种群初始化、适应度评估、选择、交叉、变异等操作，并提供直观的可视化界面，用于展示规划结果和算法收敛过程。

功能特性

• 智能路径规划：基于遗传算法，在复杂环境中寻找避开障碍物的最短路径。
• 多维环境支持：支持二维及三维空间的路径规划问题。
• 参数灵活可调：用户可自定义遗传算法参数（如种群大小、迭代次数、交叉率和变异率）和环境参数（边界、障碍物）。
• 可视化分析：实时绘制最优路径规划图，并展示算法迭代过程中的收敛曲线。
• 结果导出：输出最优路径坐标序列、总长度及详细的迭代数据记录。

使用方法

1. 配置输入参数：在运行前，需设定起始点与目标点坐标、障碍物位置矩阵、环境边界以及遗传算法的各项控制参数。
2. 运行主程序：执行主函数，系统将开始进行路径规划计算。
3. 查看结果：程序运行结束后，将自动显示最终规划路径的可视化图像和收敛曲线图。相关的路径坐标与长度数据也会在命令行窗口或指定文件中输出。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB (推荐 R2018a 或更高版本)
• 必要工具包：MATLAB 基础安装即可运行，无需额外工具箱。

文件说明

主函数文件整合了系统的全部核心流程，其功能包括：初始化算法参数与环境信息，构建初始路径种群，执行遗传算法的迭代进化循环（包含选择、交叉、变异操作），计算并评估每条路径的适应度值，最终确定最优路径并进行结果的可视化展示与数据输出。