【MATLAB源码-第97期】基于matlab的能量谷优化算法(EVO)机器人栅格路径规划，输出做短路径图和适应度曲线。

操作环境：

MATLAB 2022a

1、算法描述

能量谷优化算法（Energy Valley Optimization, EVO）是一种启发式优化算法，灵感来源于物理学中的“能量谷”概念。它试图模拟能量在不同能量谷中的转移过程，以寻找最优解。
在EVO算法中，每个解都被视为一个“能量体”，它在不同的“能量谷”中移动。能量谷代表了问题解空间中的潜在解区域。算法的目标是通过模拟能量体在能量谷中的转移过程来寻找全局最优解或近似最优解。

EVO算法包括以下几个关键步骤：
1. 初始化：初始时，随机生成一组解，每个解代表一个能量体，置于不同的能量谷中。
2. 评估与选择：对每个能量体的性能进行评估，并根据其性能选择一定数量的能量体进行下一步的优化过程。
3. 能量转移： 在这一步骤中，选中的能量体会根据特定的规则在能量谷中移动。这个过程模仿了物理学中的能量在不同状态之间转移的现象，目的是探索新的潜在解。
4. 更新能量谷： 根据能量体的新位置，更新能量谷的状态。这可能包括合并相近的能量谷或者创建新的能量谷，以更好地反映解空间的特性。
5. 迭代与收敛：这些步骤会重复进行，直到满足特定的停止条件，如达到预定的迭代次数或解的质量不再有显著提升。

EVO算法在解决具有复杂搜索空间和多峰值特性的优化问题时表现出色，因为它能有效避免局部最优解，并寻找到全局最优解或接近全局最优的解。这种算法广泛应用于工程优化、科学研究和商业决策等领域。

2、仿真结果演示

3、关键代码展示

略

4、MATLAB 源码获取

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