基于改进人工蜂群算法的机器人路径规划
| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| abstract | 第9页 |
| 第一章 绪论 | 第14-21页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第14-15页 |
| 1.2 研究现状 | 第15-19页 |
| 1.2.1 人工蜂群算法 | 第15-17页 |
| 1.2.2 移动机器人路径规划 | 第17-18页 |
| 1.2.3 Taguchi正交试验 | 第18-19页 |
| 1.3 本文的主要研究内容和创新之处 | 第19页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第19页 |
| 1.3.2 创新之处 | 第19页 |
| 1.4 本文的结构安排 | 第19-21页 |
| 第二章 相关基础知识 | 第21-25页 |
| 2.1 人工蜂群算法 | 第21-22页 |
| 2.2 Taguchi试验分析 | 第22-25页 |
| 2.2.1 正交表 | 第22页 |
| 2.2.2 极差分析 | 第22-25页 |
| 第三章 对人工蜂群算法的改进 | 第25-33页 |
| 3.1 基于混沌映射的初始位置产生规则 | 第25-26页 |
| 3.2 等距分布式并行搜索规则 | 第26页 |
| 3.3 基于并行机制的选择策略 | 第26-27页 |
| 3.4 基于势场作用的全局更新机制 | 第27页 |
| 3.5 IABC算法的实现步骤 | 第27-28页 |
| 3.6 计算结果 | 第28-31页 |
| 3.7 本章小结 | 第31-33页 |
| 第四章 Taguchi试验分析 | 第33-36页 |
| 4.1 Taguchi方案 | 第33页 |
| 4.2 Taguchi正交试验 | 第33-35页 |
| 4.3 本章小结 | 第35-36页 |
| 第五章 基于改进人工蜂群算法的机器人路径规划 | 第36-43页 |
| 5.1 环境建模 | 第36-37页 |
| 5.2 数学模型 | 第37页 |
| 5.3 基于IABC算法的路径规划基本步骤 | 第37-38页 |
| 5.4 实验环境设计 | 第38-39页 |
| 5.5 Taguchi参数设置 | 第39-41页 |
| 5.5.1 Taguchi方案 | 第39页 |
| 5.5.2 Taguchi正交试验 | 第39-41页 |
| 5.6 路径规划及其结果分析 | 第41-42页 |
| 5.7 本章小结 | 第42-43页 |
| 第六章 总结与展望 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-51页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第51-52页 |
