【自编】遗传算法求解电动车路径规划问题的MATLAB代码：电动车遗传算法车辆路径问题是

遗传算法求解电动车路径规划问题的MATLAB代码：电动车遗传算法车辆路径问题是一种优化问题，可使用遗传算法求解。用于求解电动车在给定路线上的最佳行驶路径

这个MATLAB代码是用遗传算法解决电动车路径规划问题。下面是代码的简要说明：
1.根据定义的路标点和约束条件，包括每个路标点的最大速度和最大加速度，共计10个路标点。
2.定义遗传算法参数，包括种群数量、保留的精英个体数量、变异率和最大迭代次数。
3.初始化种群，随机生成100个个体，每个个体表示从起点到终点经过10个路标点的顺序。
4.进入进化过程，在每一代中计算适应度，同时选择并保留最优的10个个体作为精英个体。
5.生成新的种群，通过随机交叉和变异操作产生新个体，并用这些新个体来替换旧的个体。
6.循环执行第4步和第5步，直到达到最大迭代次数。
7.输出最佳行驶路径和绘制路径图形。

在具体实现中，定义了三个辅助函数：calc_velocity、crossover和mutate。其中，calc_velocity计算给定路径上的速度，crossover和mutate分别实现遗传算法中的交叉和变异操作。
最后，该代码输出最佳行驶路径和绘制路径图形。

文件列表：
Untitled6.m
calc_velocity.m
crossover.m
mutate.m

运行例图：



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2023-11-5 14:05 上传

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