基于改进的粒子群算法的双机器人路径规划
在本篇文章中，我们将介绍一种基于改进的粒子群算法的双机器人路径规划方法，并提供相应的Matlab源代码。双机器人路径规划是一个重要的问题，涉及到多个机器人在给定环境中的路径规划，常见于自动化仓储、协作搬运和无人机编队等应用领域。
粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种基于群体智能的优化算法，模拟了鸟群或鱼群等自然群体的行为。它通过不断迭代优化目标函数，以寻找最优解。在双机器人路径规划问题中，我们可以将每个机器人看作一个粒子，并通过调整它们的位置来搜索最优路径。
然而，传统的粒子群算法存在一些问题，如易陷入局部最优解、收敛速度慢等。因此，为了改进算法性能，我们采用了精英粒子群算法（Elite Particle Swarm Optimization，EPSO）。该算法引入了精英策略，将历史最优解保留下来，以加速算法的收敛速度。
下面是使用Matlab实现的基于精英粒子群算法的双机器人路径规划的源代码：
% 参数设置
max_iter = 100; % 最大迭代次数
num_particles = 50
