基于遗传算法的机器人路径规划研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-8页 |
| 致谢 | 第8-9页 |
| 目录 | 第9-12页 |
| 图列 | 第12-14页 |
| 表列 | 第14-15页 |
| 第1章 绪论 | 第15-20页 |
| ·研究背景 | 第15页 |
| ·国内外路径规划研究状况 | 第15-17页 |
| ·路径规划研究的基本问题 | 第17页 |
| ·论文主要研究内容概述 | 第17-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第2章 遗传算法路径规划 | 第20-30页 |
| ·路径规划研究综述 | 第20-24页 |
| ·路径规划研究概述 | 第20-21页 |
| ·路径规划方法 | 第21-24页 |
| ·遗传算法 | 第24-27页 |
| ·遗传算法概述 | 第24-25页 |
| ·遗传算法表达 | 第25-27页 |
| ·遗传算法路径规划 | 第27-29页 |
| ·编码改进的路径规划 | 第27-28页 |
| ·操作算子改进的路径规划 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 环境建模与显示 | 第30-34页 |
| ·环境建模 | 第30-31页 |
| ·环境建模方法 | 第30页 |
| ·静态环境建模 | 第30-31页 |
| ·动态环境建模 | 第31页 |
| ·仿真显示 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 基于遗传算法的优化路径规划实现 | 第34-57页 |
| ·路径规划总体构架 | 第34-35页 |
| ·初始设置 | 第35-37页 |
| ·初始种群设置 | 第35-36页 |
| ·初始参数设置 | 第36-37页 |
| ·适应度函数设置 | 第37-49页 |
| ·静态环境下适应度函数设置 | 第37-41页 |
| ·可行路径适应度函数 | 第38-39页 |
| ·不可行路径适应度函数 | 第39-41页 |
| ·动态环境下适应度函数设置 | 第41-49页 |
| ·遗传算子 | 第49-51页 |
| ·选择算子 | 第49-50页 |
| ·切断算子与拼接算子 | 第50页 |
| ·变异算子 | 第50-51页 |
| ·优化算子 | 第51-56页 |
| ·简化算子 | 第51-53页 |
| ·平滑算子 | 第53-54页 |
| ·修正算子 | 第54-56页 |
| ·交叉率与变异率的自适应调整 | 第56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 规划结果仿真与比较 | 第57-78页 |
| ·仿真结果 | 第57-68页 |
| ·不同GA参数设置的效果 | 第68-75页 |
| ·适应度参数 | 第68-70页 |
| ·种群大小 | 第70-75页 |
| ·最佳个体与最差个体比较 | 第75-77页 |
| ·本章小结 | 第77-78页 |
| 第6章 总结 | 第78-79页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-81页 |
