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人工蜂群算法从提出开始, 由于其参数少, 自适应强, 受到很多研究者的追捧, 广泛应用于各大领域, 其中就包括移动机器人的路径规划领域。
当搜索到新食物源, 雇佣蜂会对这个新食物源进行评价, 并与之前的食物源进行对比, 来决定放弃哪个食物源。
clc;
clear;
close all;
%% ABC + PSO Path Planning Problem
% 这里，系统试图找到起点之间的最优路径
%借助人工蜂群 (ABC) 算法的百分比和目的地点
% 和粒子群优化算法相结合。 这是个好策略
% 在机器人寻路中。 在每次运行中新位置的新障碍
% 定义和一条曲线试图找到最佳路径。 运行多次
% 以找到最佳结果。
%% 清除
clc;
clear;
warning(‘off’);
%% 启动 ABC + PSO 最优路径查找器
model=Basics();
model.n=6; % 处理点数
CostFunction=@(x) Cost(x,model); % 成本函数
nVar=model.n; % 决策变量的数量
VarSize=[1 nVar]; % 决策变量矩阵的大小
VarMin.x=model.xmin; % 变量的下界
VarMax.x=model.xmax; % 变量的上限
VarMin.y=model.ymin; % 变量的下界
VarMax.y=model.ymax; % 变量的上限
%% PSO + ABC 参数
MaxIt=150; % 最大迭代次数
nPop=20; % 种群规模（群体规模）
w=1; % 惯性重量
wdamp=0.98; % 惯性重量阻尼比
c1=1.5; % 个人学习系数
c2=1.5; % 全局学习系数
nonlooker = nPop; % 围观蜜蜂的数量
L = round(0.6nVarnPop); % 放弃限制参数（试用限制）
a = 1;
alpha=0.1;
VelMax.x=alpha*(VarMax.x-VarMin.x); % 最大速度
VelMin.x=-VelMax.x; %最小速度
VelMax.y=alpha*(VarMax.y-VarMin.y); % 最大速度
VelMin.y=-VelMax.y; % 最小速度
%% Initialization PSO + ABC
% 创建空粒子结构
empty_particle.Position=[];
empty_particle.Velocity=[];
empty_particle.Cost=[];
empty_particle.Sol=[];
empty_particle.Best.Position=[];
empty_particle.Best.Cost=[];
empty_particle.Best.Sol=[];
% 空蜂结构
empty_bee.Position = [];
empty_bee.Cost = [];
% 初始化全局最佳
GlobalBest.Cost=inf;
%初始化人口数组
pop = repmat(empty_bee, nPop, 1);
bee = repmat(empty_bee, nPop, 1);
% 初始化有史以来最好的解决方案
BestSol.Cost = inf;
GlobalBest.Cost=inf;
% 创建粒子矩阵
particle=repmat(empty_particle,nPop,1);
% 初始化循环
for i=1:nPop
% 初始化位置
if i > 1
particle(i).Position=CRSolution(model);
else
% 从源头到目的地的直线
xx = linspace(model.xs, model.xt, model.n+2);
yy = linspace(model.ys, model.yt, model.n+2);
particle(i).Position.x = xx(2:end-1);
particle(i).Position.y = yy(2:end-1);
end
%初始化速度
particle(i).Velocity.x=zeros(VarSize);
particle(i).Velocity.y=zeros(VarSize);
%评估
[particle(i).Cost, particle(i).Sol]=CostFunction(particle(i).Position);
% 更新个人最佳
particle(i).Best.Position=particle(i).Position;
particle(i).Best.Cost=particle(i).Cost;
particle(i).Best.Sol=particle(i).Sol;
%更新全球最佳
if particle(i).Best.Cost<GlobalBest.Cost
GlobalBest=particle(i).Best;
end
end
% 初始化循环
for i=1:nPop
% 初始化位置
if i > 1
pop(i).Position=CRSolution(model);
else
% 从源头到目的地的直线
xx = linspace(model.xs, model.xt, model.n+2);
yy = linspace(model.ys, model.yt, model.n+2);
pop(i).Position.x = xx(2:end-1);
pop(i).Position.y = yy(2:end-1);
end
1 matlab版本
2014a
2 参考文献
[1]巫茜,罗金彪,顾晓群,曾青.基于改进PSO的无人机三维航迹规划优化算法[J].兵器装备工程学报. 2021,42(08)
[2]方群,徐青.基于改进粒子群算法的无人机三维航迹规划[J].西北工业大学学报. 2017,35(01)
[3]周国春,肖本贤.基于人工蜂群算法的机器人路径规划研究[J].自动化与仪表. 2018,33(05)
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
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2 机器学习和深度学习方面
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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
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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