改进蚁群算法在机器人路径规划上的应用研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 路径规划的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 蚁群算法的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文的主要内容和结构 | 第13-14页 |
| 1.4 本章小结 | 第14-15页 |
| 第2章 经典蚁群算法与栅格法介绍 | 第15-20页 |
| 2.1 经典蚁群算法 | 第15-17页 |
| 2.1.1 蚁群算法的主要内容 | 第15-17页 |
| 2.2 栅格法在地图构造上的应用 | 第17-19页 |
| 2.3 本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 基于方向引导信息的改进蚁群算法 | 第20-36页 |
| 3.1 仿真环境描述 | 第20-21页 |
| 3.2 信息素分布的优化 | 第21-24页 |
| 3.2.1 初始信息素分布的优化 | 第21-23页 |
| 3.2.2 信息素更新规则的优化 | 第23页 |
| 3.2.3 信息素挥发规则的优化 | 第23-24页 |
| 3.3 转移概率的优化 | 第24-26页 |
| 3.4 改进算法具体实现步骤 | 第26-28页 |
| 3.5 仿真实验与实验结果 | 第28-34页 |
| 3.5.1 仿真实验一 | 第28-30页 |
| 3.5.2 仿真实验二 | 第30-32页 |
| 3.5.3 仿真实验三 | 第32-34页 |
| 3.6 本章小结 | 第34-36页 |
| 第4章 带路径代价的多目标路径规划 | 第36-54页 |
| 4.1 问题模型介绍 | 第37-38页 |
| 4.2 改进算法的描述 | 第38-46页 |
| 4.2.1 蚂蚁种群自适应策略 | 第38-40页 |
| 4.2.2 信息素分布的优化 | 第40-42页 |
| 4.2.3 转移概率的计算 | 第42-43页 |
| 4.2.4 改进算法的具体实现步骤 | 第43-46页 |
| 4.3 仿真实验与实验结果 | 第46-53页 |
| 4.3.1 仿真实验一 | 第46-50页 |
| 4.3.2 仿真实验二 | 第50-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 总结 | 第54-55页 |
| 5.2 展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-62页 |
| 附录 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及获奖情况 | 第65页 |
