🚅座右铭：行百里者，半于九十。
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①Matlab路径规划（进阶版）
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4 解决方案
（1）数学解析法
（2）人机交互法
（3）先分组再排路线法
（4）先排路线再分组法
（5）节省或插入法
（6）改善或交换法
（7）数学规划近似法
（8）启发式算法
clc; clear;
precision = 8; % binary string length
ngenerations = 100; % number of iterations
npop = 40; % population size
emp.gene = [];emp.x1=[];emp.x2=[];emp.fit=[];
optimized_path = repmat(emp,10,1);
perfect_path = repmat(emp,1,1);
perfect_path.fit = Inf;
% run the algorithm 50 times
for i = 1:50
[optimized_path(i)] = GA(precision, ngenerations, npop);
% if NOT satisfy the meaning , unvalid generation
weight1 = cal_weight(optimized_path(i).x1);
weight2 = cal_weight(optimized_path(i).x2);
if (weight1 ~= 0) && (weight2 ~= 0) && (weight1 <= 8) && (weight2 <= 8) …
&& (optimized_path(i).fit < perfect_path.fit)
perfect_path = optimized_path(i);
end
end
% print the results
path1 = perfect_path.x1;
fprintf(‘小车1的行走路线为：’);
for i = 1 : size(path1, 2)
if i > 1 && i <= size(path1, 2)
fprintf(’ -> ‘);
end
fprintf(’%d’, path1(i));
end
fprintf(‘
’);
path2 = perfect_path.x2;
fprintf(‘小车2的行走路线为：’);
for i = 1 : size(path2, 2)
if i > 1 && i <= size(path2, 2)
fprintf(’ -> ‘);
end
fprintf(’%d’, path2(i));
end
fprintf(‘
两辆车行驶的总距离为： %.2f km
’, perfect_path.fit);
function [child1, child2] = crossover(parent1, parent2, pc, stringlength, road)
if (rand<pc)
% determine site for single point crossover
cpoint = randi([1 stringlength]);
% perform crossover
child1.gene = [parent1.gene(:,1:cpoint) parent2.gene(:,cpoint+1:stringlength)];
child2.gene = [parent2.gene(:,1:cpoint) parent1.gene(:,cpoint+1:stringlength)];
child1.gene = Unique(child1.gene,1:cpoint);
child2.gene = Unique(child2.gene,1:cpoint);
end
1 matlab版本
2014a
2 参考文献
[1]胡士娟,鲁海燕,黄洋,许凯波.求解寻址多旅行商问题的改进单亲遗传算法[J].东北师大学报(自然科学版). 2019,51(04)
3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除
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1 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化
2 机器学习和深度学习方面
卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
3 图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
4 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化
5 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配
6 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化
7 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化
8 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置
9 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长