路径规划算法：基于斑马优化的路径规划算法- 附代码

**基于斑马优化的路径规划算法**

斑马优化是一种生物启发式算法，模拟斑马群在寻找食物时的行为。这种算法通过迭代地更新个体位置来实现目标函数的最小值。基于斑马优化的路径规划算法是利用斑马优化算法来求解路径规划问题的一种方法。

**算法流程**

1. **初始化**: 初始化个体集合，个体代表车辆或其他移动设备。
2. **目标函数**: 设定目标函数，即需要最小化的成本函数。
3. **迭代更新**: 迭代地更新个体位置，根据斑马优化算法的规则进行更新。
4. **终止条件**: 当达到最大迭代次数或目标函数值满足要求时停止。

**基于斑马优化的路径规划算法**

import numpy as npclass BFO:
 def __init__(self, num_agents, max_iter):
 self.num_agents = num_agents self.max_iter = max_iter self.agents = np.random.rand(num_agents,2) # Initialize agents with random positions def fitness(self, agent):
 # Define the cost function (e.g., distance to target)
 return np.linalg.norm(agent - [0,0]) # Target position is at origin def update_agent(self, agent, best_agent):
 # Update agent's position based on BFO rules r1 = np.random.rand() *2 -1 r2 = np.random.rand() *2 -1 new_pos = agent + r1 * (best_agent - agent) + r2 * (np.random.rand(2) -0.5)
 return new_pos def run(self):
 for _ in range(self.max_iter):
 fitness_values = [self.fitness(agent) for agent in self.agents]
 best_agent_idx = np.argmin(fitness_values)
 best_agent = self.agents[best_agent_idx]

 for i, agent in enumerate(self.agents):
 new_pos = self.update_agent(agent, best_agent)
 self.agents[i] = new_pos return self.agents

bfo = BFO(num_agents=10, max_iter=100)
agents = bfo.run()

# Plot the final positions of agentsimport matplotlib.pyplot as pltplt.scatter([agent[0] for agent in agents], [agent[1] for agent in agents])
plt.show()