内容简介：

路径规划是机器人技术中的重要组成部分，它涉及到如何在给定的环境中找到最优的路径来完成任务。在过去的几十年里，许多路径规划算法被提出和研究
灰狼优化算法(Grev Wolf Optimization，GwO)是一种模拟灰狼群体行为的优化算法。这种算法具有较强的全局搜索能力和收敛速度快的特点因此在路径规划领域中具有广泛的应用潜力。
在基于灰狼优化的机器人路径规划算法中，首先需要定义问题的目标函数和约束条件。目标函数可以是机器人到达目标点的时间最短、能量消耗最小或路径长度最短等。约束条件可以是机器人在运动过程中的避障要求、速度限制等。

实验结果：

部分代码：

clc
clear
close all
tic
%% 地图

for i=1:20/2
    for j=1:20
        m=G(i,j);
        n=G(21-i,j);
        G(i,j)=n;
        G(21-i,j)=m;
    end
end
%% 
S = [1 1];   
E = [20 20];  
G0 = G;
G = G0(S(1):E(1),S(2):E(2)); 
[Xmax,dimensions] = size(G);        
dimensions = dimensions - 2;   
%% 参数设置
SearchAgents_no=20; % Number of search agents狼群数量
Max_iteration=200; % Maximum numbef of iterations迭代次数
X_min = 1; 

代码简介：

1.MatlabR2018b及以上版本一键运行；
2.具有良好的编程习惯，程序均包含简要注释。