基于蚁群算法的机器人路径规划及其在港口上的应用探讨
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-18页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第8-10页 |
| ·国内外研究现状及发展趋势 | 第10-17页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-16页 |
| ·发展趋势 | 第16-17页 |
| ·本论文课题来源、研究内容和主要内容 | 第17-18页 |
| 第2章 蚁群算法研究 | 第18-49页 |
| ·概述 | 第18-19页 |
| ·蚁群算法原理及算法描述 | 第19-28页 |
| ·蚁群的自组织行为 | 第19-22页 |
| ·蚁群算法的原理分析 | 第22-24页 |
| ·数学模型 | 第24-28页 |
| ·蚁群算法的特点 | 第28-29页 |
| ·改进的蚁群优化算法 | 第29-35页 |
| ·蚂蚁系统的优点和不足 | 第29-30页 |
| ·最优解保留策略蚂蚁系统(ASelite) | 第30-31页 |
| ·蚁群系统(ACS) | 第31-33页 |
| ·基于排序的蚂蚁系统(ASrank) | 第33-34页 |
| ·最大—最小蚂蚁系统(MMAS) | 第34页 |
| ·各种蚁群优化算法的比较 | 第34-35页 |
| ·蚁群算法参数设置 | 第35-49页 |
| ·AS算法参数设置 | 第35-37页 |
| ·MMAS参数设置仿真研究 | 第37-49页 |
| 第3章 蚁群算法收敛性 | 第49-54页 |
| ·蚁群算法收敛性概述 | 第49页 |
| ·MMAS收敛性分析 | 第49-54页 |
| 第4章 机器人路径规划概述 | 第54-62页 |
| ·概述 | 第54-55页 |
| ·路径规划问题的环境描述 | 第55页 |
| ·全局路径规划 | 第55-58页 |
| ·可视图法 | 第55-57页 |
| ·自由空间法 | 第57页 |
| ·环境地图法 | 第57页 |
| ·栅格法 | 第57-58页 |
| ·局部路径规划 | 第58-62页 |
| ·动态栅格法 | 第58-59页 |
| ·人工势场法 | 第59-61页 |
| ·基于行为的路径规划方法 | 第61-62页 |
| 第5章 基于蚁群算法的机器人路径规划仿真研究 | 第62-69页 |
| ·基于蚁群算法的机器人路径规划 | 第62-66页 |
| ·算法描述 | 第62-63页 |
| ·仿真研究 | 第63-66页 |
| ·基于蚁群算法的机器人路径规划在港口上的应用探讨 | 第66-69页 |
| ·港口对象分析 | 第66-67页 |
| ·港口应用探讨 | 第67-69页 |
| 第6章 总结 | 第69-71页 |
| ·研究工作总结 | 第69页 |
| ·工作展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第75页 |
