基于蚁群优化算法的MATLAB动态路径规划系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现动态路径规划，通过蚁群算法模拟蚂蚁觅食行为。系统可在存在障碍物的环境中迭代搜索最优路径，利用信息素机制实现路径选择与更新，适用于机器人导航等场景。

详 情 说 明

基于蚁群算法的动态路径规划系统

项目介绍

本项目实现了一种基于蚁群优化（ACO）算法的动态路径规划器。系统模拟蚂蚁种群的觅食行为，通过迭代搜索的方式，在存在静态障碍物的二维栅格环境中，寻找从指定起点到终点的最短可行路径。算法通过信息素的积累与挥发机制引导搜索方向，逐步收敛至全局较优解，并具备良好的避障能力。

功能特性

• 动态路径规划：能够在包含障碍物的复杂地形中，实时规划出从起点到终点的无碰撞路径。
• 蚁群优化核心：利用蚁群算法的正反馈机制，通过多只蚂蚁的并行搜索与协作，高效探索解空间。
• 自适应信息素更新：结合信息素挥发与增强机制，避免算法过早陷入局部最优，平衡探索与利用。
• 收敛性分析：记录并输出每轮迭代的最优路径长度变化曲线，便于观察算法的收敛性能与效果评估。

使用方法

1. 设置参数：根据需要规划的地图环境和算法性能要求，配置以下输入参数：

* G：地形图（二维矩阵），0代表可通行区域，1代表障碍物。 * Tau：初始信息素矩阵（与G同维度）。 * K：算法迭代次数。 * M：每轮迭代释放的蚂蚁数量。 * S：路径起点坐标，格式为 [x, y]。 * E：路径终点坐标，格式为 [x, y]。

1. 运行程序：执行主程序，系统将开始迭代计算。

1. 获取结果：程序运行完成后，将返回以下输出：

* best_path：规划得到的最优路径，以坐标点序列表示。 * path_length：最优路径的总长度。 * pheromone_map：算法收敛后的最终信息素分布图。 * convergence_curve：各代最优路径长度记录，可用于绘制收敛曲线。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB

文件说明

主程序文件封装了蚁群算法路径规划的核心流程，其功能包括：初始化算法参数与地图环境；在每次迭代中控制蚂蚁群体的路径搜索行为；管理信息素矩阵的更新过程；进行路径可行性校验与长度计算；记录迭代过程中的最优路径及其长度；并在迭代结束后输出最终的规划结果与收敛信息。