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
海洋捕食者优化算法（MPA）是一种基于自然界海洋生物捕食行为的优化算法，它通过模拟海洋捕食者如鲨鱼、海豚等在寻找猎物时的群体协作和个体行为来探索最优解。MPA因其出色的全局搜索能力和高效的局部搜索能力而受到重视。
算法特点：
- 模拟捕食行为：MPA通过模拟海洋捕食者的追踪、包围和突袭等行为来搜索最优解。
- 简洁的数学模型：使用直观的数学公式来描述捕食者的行动模式，易于理解和实现。
- 高效寻优：能够快速找到最优路径，提高路径规划的效率。
- 适应性强：能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：通过模拟海洋捕食者的捕食行为，MPA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，如无人机航迹规划、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。
海洋捕食者优化算法为路径规划问题提供了一个创新的解决方案，不仅加速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 \[Alpha_score,Alpha_pos,Convergence_curve\]=MPA(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('MPA') 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) MPA=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(MPA,{'MPA'}) **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实现海洋捕食者优化算法（MPA）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。