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白鲸优化算法#xff08;BWO#xff09;是一种受自然界白鲸捕食行为启发的新型优化算法#xff0c;它通过模拟白鲸的群体捕猎策略和社会互动来探索问题的最优解。BWO因其强大的全局搜索能力和高效的局部搜索能…目录 1.内容介绍 2.部分代码 3.实验结果 4.内容获取
1内容介绍
白鲸优化算法BWO是一种受自然界白鲸捕食行为启发的新型优化算法它通过模拟白鲸的群体捕猎策略和社会互动来探索问题的最优解。BWO因其强大的全局搜索能力和高效的局部搜索能力而受到研究者的青睐。
算法特点
模拟捕食行为BWO通过模拟白鲸的围捕、螺旋游动和随机搜索等行为来搜索最优解。简洁的数学模型算法采用直观的数学公式来描述白鲸的捕食过程易于理解和实现。高效寻优能够快速收敛至最优路径提高路径规划的效率。适应性强能够在复杂多变的环境中保持良好的性能展现出色的鲁棒性。
在路径规划中的优势
快速收敛通过模拟白鲸的捕食行为BWO能够迅速找到接近最优的路径。鲁棒性强即使在环境条件复杂多变的情况下也能保持路径规划的最优性和稳定性。灵活性高适用于多种应用场景如无人机路径规划、自动驾驶汽车路径选择等。易于集成算法结构清晰易于与其他系统或技术结合促进智能导航系统的构建和发展。
白鲸优化算法为路径规划问题提供了一个高效且灵活的解决方案不仅加快了最优路径的搜索过程还提高了路径规划的精度和可靠性是实现智能导航和自动化控制的有效工具。
2部分代码
clc clear close all tic %% 地图 GEXE;
for i1:20/2 for j1:20 mG(i,j); nG(21-i,j); G(i,j)n; G(21-i,j)m; end end %% S [1 1]; E [20 20]; G0 G; G G0(S(1):E(1),S(2):E(2)); [Xmax,dimensions] size(G); dimensions dimensions - 2; %% 参数设置 SearchAgents_no20; % Number of search agentszhognqu群数量 Max_iteration200; % Maximum numbef of iterations迭代次数 X_min 1;
%% 算法 [Alpha_score,Alpha_pos,Convergence_curve]BWO(SearchAgents_no,Max_iteration,dimensions,Xmax,G); global_bestAlpha_pos; %% 结果分析
global_best round(global_best); figure(1) plot(Convergence_curve,g-); hold on
xlabel(迭代次数) ylabel(路径长度) title( 收敛曲线变化趋势 ) legend(BWO) route [S(1) Alpha_pos E(1)]; pathgenerateContinuousRoute(route,G); pathGenerateSmoothPath(path,G); figure(2) for i1:20/2 for j1:20 mG(i,j); nG(21-i,j); G(i,j)n; G(21-i,j)m; end end n20; for i1:20 for j1:20 if G(i,j)1 x1j-1;y1n-i; x2j;y2n-i; x3j;y3n-i1; x4j-1;y4n-i1; fill([x1,x2,x3,x4],[y1,y2,y3,y4],K); hold on else x1j-1;y1n-i; x2j;y2n-i; x3j;y3n-i1; x4j-1;y4n-i1; fill([x1,x2,x3,x4],[y1,y2,y3,y4],[1,1,1]); hold on end end end hold on title( 20*20栅格地图 ) %% 路径 Lsize(path,1); Sxpath(1,1)-0.5; Sypath(1,2)-0.5; plot(Sx,Sy,ro,MarkerSize,4,LineWidth,4); % 起点 for i1:L-1 figure(2) BWOplot([path(i,2) path(i1,2)]-0.5,[path(i,1) path(i1,1)]-0.5,g-,LineWidth,1.5,markersize,4); end Expath(end,1)-0.5; Eypath(end,2)-0.5; plot(Ey,Ex,gs,MarkerSize,4,LineWidth,4); % 终点 hold on legend(BWO,{BWO})
3实验结果 4内容获取 主页简介欢迎自取点点关注非常感谢 Matlab实现白鲸优化算法BWO求解路径规划问题源码介绍 1.MatlabR2018b及以上版本一键运行 2.具有良好的编程习惯程序均包含简要注释。
