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news 2025/7/13 21:47:15

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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
G=EXE;

for i=1:20/2
for j=1:20
m=G(i,j);
n=G(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_no=20; % Number of search agentszhogn'qu群数量
Max_iteration=200; % 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_best=Alpha_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)];
path=generateContinuousRoute(route,G);
path=GenerateSmoothPath(path,G);

figure(2)
for i=1:20/2
for j=1:20
m=G(i,j);
n=G(21-i,j);
G(i,j)=n;
G(21-i,j)=m;
end
end
n=20;
for i=1:20
for j=1:20
if G(i,j)==1
x1=j-1;y1=n-i;
x2=j;y2=n-i;
x3=j;y3=n-i+1;
x4=j-1;y4=n-i+1;
fill([x1,x2,x3,x4],[y1,y2,y3,y4],'K');
hold on
else
x1=j-1;y1=n-i;
x2=j;y2=n-i;
x3=j;y3=n-i+1;
x4=j-1;y4=n-i+1;
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
L=size(path,1);
Sx=path(1,1)-0.5;
Sy=path(1,2)-0.5;
plot(Sx,Sy,'ro','MarkerSize',4,'LineWidth',4); % 起点
for i=1:L-1
figure(2)
BWO=plot([path(i,2) path(i+1,2)]-0.5,[path(i,1) path(i+1,1)]-0.5,'g+-','LineWidth',1.5,'markersize',4);
end
Ex=path(end,1)-0.5;
Ey=path(end,2)-0.5;
plot(Ey,Ex,'gs','MarkerSize',4,'LineWidth',4); % 终点
hold on
legend(BWO,{'BWO'})