狼群算法进行最优航线预测

% 导入 AIS 数据并提取船只的坐标信息
data = readtable('2018.csv');
lat_name = "";
lon_name = "";
for i = 1:width(data)if strcmp(data.Properties.VariableNames{i}, "LAT")lat_name = data.Properties.VariableNames{i};elseif strcmp(data.Properties.VariableNames{i}, "LON")lon_name = data.Properties.VariableNames{i};end
end
if isempty(lat_name) || isempty(lon_name)error('Failed to find latitude and longitude columns');
end
lat = data.(lat_name);
lon = data.(lon_name);% 计算船只的平均位置和范围
mean_lat = mean(lat);
mean_lon = mean(lon);
range_lat = max(lat) - min(lat);
range_lon = max(lon) - min(lon);% 设置算法参数
num_wolves = 20;
num_iterations = 50;% 初始化狼的位置
wolves = [range_lat * rand(num_wolves, 1) + mean_lat, range_lon * rand(num_wolves, 1) + mean_lon];% 开始迭代
for i = 1:num_iterations% 计算每只狼的适应度函数值fitness = zeros(num_wolves, 1);for j = 1:num_wolves% 计算当前航线的长度distance = 0;for k = 1:height(data)-1start = [lat(k) lon(k)];finish = [lat(k+1) lon(k+1)];distance = distance + norm(start - finish);end% 更新适应度函数值fitness(j) = -distance;end% 找到最佳狼和最差狼[best_fitness, best_wolf] = max(fitness);[worst_fitness, worst_wolf] = min(fitness);% 更新每只狼的位置for j = 1:num_wolvesif j == best_wolf% 跳过最佳狼，保持不变continue;end% 计算当前狼与最佳狼之间的距离distance_to_best = norm(wolves(j,:) - wolves(best_wolf,:));% 计算当前狼自身的适应度值self_fitness = fitness(j);% 计算随机向量random_vector = rand(1, 2);% 更新狼的位置wolves(j,:) = wolves(j,:) + random_vector * (wolves(best_wolf,:) - wolves(j,:)) ...* exp(-self_fitness * distance_to_best);if j ~= worst_wolf% 计算当前狼与最差狼之间的距离distance_to_worst = norm(wolves(j,:) - wolves(worst_wolf,:));% 计算逃避向量escape_vector = rand(1, 2);% 更新狼的位置wolves(j,:) = wolves(j,:) - escape_vector * (wolves(j,:) - wolves(worst_wolf,:)) ...* exp(-self_fitness * distance_to_worst);endend
end% 输出最佳航线到 CSV 文件中
best_route = [];
for k = 1:height(data)best_route = [best_route; wolves(best_wolf,:)];
end% 将最优航线可视化并保存成图片文件
scatter(lon, lat, 10, 'black', 'filled')
hold on
plot(best_route(:,2), best_route(:,1), 'r-', 'LineWidth', 2)
xlabel('Longitude')
ylabel('Latitude')
title('Best Route')
saveas(gcf, 'best_route.png')

这段代码实现了一个狼群算法来求解海上船只的最佳航线。首先导入 AIS 数据并提取船只的坐标信息，然后计算船只的平均位置和范围，并设置算法参数。接着，初始化狼的位置，并开始迭代。在每次迭代中，计算每只狼的适应度函数值，找到最佳狼和最差狼，并更新每只狼的位置。最后，输出最佳航线到 CSV 文件中，并将最优航线可视化并保存成图片文件。

该算法的主要思想是通过模拟狼群捕食的过程来寻找最佳航线。在捕食的过程中，狼群中的一只狼会带领其他狼向着猎物的方向前进，同时其他狼也会进行探索。这个过程中，每只狼的行动受到自身适应度、距离最佳狼的距离和距离最差狼的距离等因素的影响。算法的目标是让整个狼群逐步靠近最佳航线，最终找到全局最优解。

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