% 初始化遗传算法参数
population_size = 50; % 种群大小
max_generations = 100; % 最大迭代次数
mutation_rate = 0.1; % 突变率
% 定义目标函数（适应度函数）
fitness_function = @(x) calculate_fitness(x);
% 定义路径规划问题的约束函数
constraint_function = @(x) check_constraints(x);
% 初始化种群
population = initialize_population(population_size);
% 迭代优化
for generation = 1:max_generations
% 计算适应度
fitness = calculate_fitness(population);
% 选择操作（轮盘赌选择）
selected_indices = selection(fitness);
selected_population = population(selected_indices, :);
% 交叉操作
offspring_population = crossover(selected_population);
% 突变操作
mutated_population = mutation(offspring_population, mutation_rate);
% 合并并修剪种群
population = [selected_population; mutated_population];
population = trim_population(population, population_size);
% 显示当前迭代结果
best_fitness = max(fitness);
disp(['Generation: ' num2str(generation) ', Best Fitness: ' num2str(best_fitness)]);
end
% 最优解
best_solution = population(1, 😃;
% 最优路径规划结果可视化
plot_path(best_solution);
% 计算适应度的函数
function fitness = calculate_fitness(population)
% 计算每条路径的适应度
% 可根据具体问题进行定义，例如路径长度、避障能力等指标
fitness = zeros(size(population, 1), 1);
for i = 1:size(population, 1)
% 计算路径的适应度
% …
end
end
% 检查约束的函数
function is_feasible = check_constraints(population)
% 检查每条路径的约束条件，例如避障等
% 如果路径满足所有约束条件，则返回1，否则返回0
is_feasible = zeros(size(population, 1), 1);
for i = 1:size(population, 1)
% 检查路径的约束条件
% …
end
end
% 初始化种群的函数
function population = initialize_population(population_size)
% 根据问题的要求，生成初始的种群
% 可以随机生成或根据启发式算法生成初始解
population = zeros(population_size, 3); % 假设每个个体是一个三维坐标点
for i = 1:population_size
% 生成每个个体
% …
end
end
% 选择操作（轮盘赌选择）
function selected_indices = selection(fitness)
% 根据适应度进行选择操作，返回被选中的个体的索引
% 可以使用轮盘赌选择、锦标赛选择等方法
% …
end
% 交叉操作
function offspring_population = crossover(selected_population)
% 根据选中的个体进行交叉操作，生成后代种群
% 可以使用单点交叉、多点交叉等方法
% …
end
% 突变操作
function mutated_population = mutation(offspring_population, mutation_rate)
% 根据突变率对后代种群进行突变操作
% 可以使用位翻转、高斯变异等方法
% …
end
% 修剪种群
function trimmed_population = trim_population(population, population_size)
% 修剪种群，保证种群大小不超过指定的大小
% 可以使用排序、截断等方法
% …
end
% 可视化路径规划结果
function plot_path(solution)
% 绘制路径规划结果的可视化图形
% …
end
