개미 군체 알고리즘 기반의 3차원 경로 계획 알고리즘
ACO(Ant Colony Optimization)는 자연에서 먹이를 찾는 개미의 경로를 시뮬레이션하는 경험적 최적화 알고리즘입니다. 다음 MATLAB 코드에서는 개미 식민지 알고리즘이 3차원 공간의 경로 계획 문제에 적용됩니다. 이 구현에 대한 개요는 다음과 같습니다.
환경 초기화 :
명령창과 모든 변수를 지워 깔끔한 작업 환경을 제공합니다.
데이터 및 매개변수 초기화:
3차원 공간의 높이 정보를 나타내는 "HeightData"에서 지형 데이터를 로드합니다.
그리드 매개변수와 시작점과 끝점의 좌표를 설정합니다.
개체군(개미) 수, 페로몬 초기 행렬 등 개미 군집 알고리즘의 매개변수를 초기화합니다.
초기 경로 검색:
현재 페로몬 매트릭스를 기반으로 경로를 찾습니다. 개미는 페로몬의 농도에 따라 경로를 선택합니다.
일반적으로 경로 길이 또는 기타 비용 지표와 관련된 각 경로의 적합성을 계산합니다.
현재 최적의 경로로 가장 적합한 경로를 선택합니다.
페로몬 업데이트:
개미는 이동하는 경로에서 페로몬을 방출하며, 페로몬의 양은 경로의 적합도에 반비례합니다.
동시에 페로몬의 휘발을 시뮬레이션하기 위해 모든 경로의 페로몬이 고정된 비율로 감소됩니다.
반복 최적화:
여러 반복의 경우 개미는 업데이트된 페로몬 매트릭스를 기반으로 경로를 다시 검색합니다.
각 반복 후에 최적의 경로와 관련 페로몬이 업데이트됩니다.
결과 프레젠테이션:
3D 그래픽을 사용하여 지형 데이터와 최적의 경로를 표시합니다.
또한, 반복 횟수에 따른 최적 적합도의 변화 추세를 그래프로 나타내어 알고리즘의 수렴을 관찰할 수 있다.
이 구현에서는 개미 군집 알고리즘이 3차원 공간의 경로 계획 문제에 성공적으로 적용되었습니다. 여러 번의 반복을 통해 개미는 점차 최적화된 경로를 찾았습니다.
이 코드의 의사 코드는 다음과 같습니다.
PSEUDOCODE: Ant Colony Algorithm for 3D Path Planning
CLEAR environment.
LOAD terrain data "HeightData".
SET grid, start & end points, and algorithm parameters.
INITIALIZE pheromone matrix.
INITIAL PATH SEARCH:
Search path using pheromone matrix.
Calculate fitness for paths.
Identify best path and update BestFitness.
PHEROMONE UPDATE:
FOR each point in best path:
UPDATE pheromone value.
ITERATIVE SEARCH for optimal path (Repeat 100 times):
Search new paths using pheromone.
Update best path if better one found.
Update pheromone values based on best path.
PLOT best path on 3D terrain.
DISPLAY fitness evolution across iterations.
END
main.m 함수 코드는 다음과 같습니다.
%% 蚁群算法三维路径规划演示
%% 清空环境
clc; % 清除命令行窗口
clear; % 清除所有变量
%% 数据初始化
% 加载地形数据
load HeightData;
% 网格划分参数
LevelGrid=10; % 纵向网格数量
PortGrid=21; % 横向网格数量
% 定义起点和终点的网格坐标
starty=10; starth=4;
endy=8; endh=5;
m=1;
% 蚁群算法参数定义
PopNumber=10; % 种群数量或蚂蚁数量
BestFitness=[]; % 存储每代的最佳适应度值
% 初始化信息素矩阵
pheromone=ones(21,21,21);
%% 初始搜索路径
% 根据当前信息素矩阵寻找路径
[path,pheromone] = searchpath(PopNumber, LevelGrid, PortGrid, pheromone, HeightData, starty, starth, endy, endh);
fitness = CacuFit(path); % 计算路径适应度
[bestfitness,bestindex] = min(fitness); % 获取最佳适应度及其索引
bestpath = path(bestindex,:); % 获取最佳路径
BestFitness = [BestFitness; bestfitness]; % 记录最佳适应度
%% 信息素更新
rou = 0.2; % 信息素挥发系数
cfit = 100 / bestfitness;
% 只更新最佳路径上的信息素值
for i = 2:PortGrid-1
pheromone(i, bestpath(i*2-1), bestpath(i*2)) = ...
(1-rou) * pheromone(i, bestpath(i*2-1), bestpath(i*2)) + rou * cfit;
end
%% 循环寻找最优路径
for kk = 1:100
% 基于当前信息素矩阵寻找路径
[path,pheromone] = searchpath(PopNumber, LevelGrid, PortGrid, ...
pheromone, HeightData, starty, starth, endy, endh);
% 计算并更新适应度值
fitness = CacuFit(path);
[newbestfitness,newbestindex] = min(fitness);
if newbestfitness < bestfitness
bestfitness = newbestfitness;
bestpath = path(newbestindex,:);
end
BestFitness = [BestFitness; bestfitness];
% 更新信息素值
cfit = 100 / bestfitness;
for i = 2:PortGrid-1
pheromone(i, bestpath(i*2-1), bestpath(i*2)) = (1-rou) * ...
pheromone(i, bestpath(i*2-1), bestpath(i*2)) + rou * cfit;
end
end
%% 绘制最佳路径
for i = 1:21
a(i,1) = bestpath(i*2-1);
a(i,2) = bestpath(i*2);
end
figure(1);
x = 1:21; y = 1:21;
[x1,y1] = meshgrid(x,y);
mesh(x1, y1, HeightData);
axis([1,21,1,21,0,2000]);
hold on;
k = 1:21;
% 绘制起点和终点
plot3(k(1), a(1,1), a(1,2)*200, '--o','LineWidth',2,'MarkerEdgeColor','k','MarkerFaceColor','g','MarkerSize',10);
plot3(k(21), a(21,1), a(21,2)*200, '--o','LineWidth',2,'MarkerEdgeColor','k','MarkerFaceColor','g','MarkerSize',10);
text(k(1), a(1,1), a(1,2)*200, 'S');
text(k(21), a(21,1), a(21,2)*200, 'T');
xlabel('km', 'fontsize', 12);
ylabel('km', 'fontsize', 12);
zlabel('m', 'fontsize', 12);
title('三维路径规划空间', 'fontsize', 12);
hold on;
plot3(k, a(:,1), a(:,2)*200, '--o');
%% 绘制适应度变化图
figure(2);
plot(BestFitness);
title('最佳个体适应度变化趋势');
xlabel('迭代次数');
ylabel('适应度值');
코드 다이어그램:
실행 결과:
