基于遗传算法的智能路径规划MATLAB实现

资 源 简 介

该项目使用MATLAB实现了完整的遗传算法路径规划系统，支持自定义起点、终点和障碍物设置。通过进化计算为机器人导航和车辆路径优化提供智能解决方案，能够自动寻找最优路径。

详 情 说 明

基于遗传算法的智能路径规划系统（MATLAB实现）

项目介绍

本项目实现了一种基于遗传算法的智能路径规划解决方案，适用于机器人导航、车辆路径优化等多种场景。系统通过完整的遗传算法实现模块，支持用户自定义起点、终点和障碍物设置，利用多代进化计算自动寻找最优或近似最优的可行路径。该系统特别注重路径的可行性检测和动态适应度函数设计，确保规划出的路径既符合约束条件又具有较高的质量。

功能特性

• 完整的遗传算法框架：包含种群初始化、适应度评估、选择、交叉、变异等标准遗传算子
• 灵活的障碍物设置：支持二维矩阵形式的地图环境数据输入，可自由定义障碍物布局
• 动态适应度函数：综合考虑路径长度、转弯惩罚、障碍物规避等多重因素
• 可视化输出：提供路径规划结果的可视化展示和算法收敛曲线分析
• 参数可配置：允许用户调整种群大小、迭代次数、交叉概率、变异概率等关键参数

使用方法

输入参数说明

1. 地图环境数据：二维矩阵（0表示可通行区域，1表示障碍物）
2. 起点坐标：1×2数组格式的起始位置（如：[1,1]）
3. 终点坐标：1×2数组格式的目标位置（如：[20,20]）
4. 算法参数：

- 种群大小（整数） - 迭代次数（整数） - 交叉概率（0-1小数） - 变异概率（0-1小数）

1. 路径约束：

- 最大路径长度（整数） - 转弯惩罚系数（数值）

输出结果

1. 最优路径坐标序列：N×2矩阵，按顺序存储路径点坐标
2. 路径长度数值：最优路径的总长度（标量）
3. 收敛曲线图：显示每代最优适应度值的收敛过程
4. 路径可视化图：在网格地图上绘制规划出的路径轨迹
5. 算法统计信息：包含运行时间、迭代次数、最终适应度值等数据

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• 需要安装MATLAB基础模块

文件说明

主运行文件整合了遗传算法的核心流程，包括种群初始化、个体编码与解码、适应度评估计算、选择操作执行、交叉变异算子应用以及结果可视化输出。该文件通过协调各功能模块的协作，完成了从参数设置到最终路径生成的完整规划流程，并提供了算法性能的统计分析功能。