基于混沌遗传算法的移动机器人路径规划研究
| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-7页 |
| 1 绪论 | 第7-11页 |
| ·研究背景及意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究概况 | 第8-9页 |
| ·论文的研究内容 | 第9-10页 |
| ·论文的章节安排 | 第10-11页 |
| 2 路径规划与遗传算法 | 第11-27页 |
| ·路径规划方法 | 第11-16页 |
| ·路径规划方法概述 | 第11-12页 |
| ·路径规划方法分类 | 第12-16页 |
| ·遗传算法 | 第16-26页 |
| ·遗传算法概述 | 第17-18页 |
| ·遗传算法基本思想 | 第18-20页 |
| ·遗传算法步骤 | 第20-21页 |
| ·遗传算法操作 | 第21-25页 |
| ·遗传算法存在的问题 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 3 混沌算法 | 第27-34页 |
| ·混沌算法 | 第27-31页 |
| ·混沌算法概述 | 第27-29页 |
| ·倍周期分岔之路(Logistic映像) | 第29-31页 |
| ·结构稳定性检验 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-34页 |
| 4 基于混沌遗传算法的路径规划研究 | 第34-55页 |
| ·环境建模 | 第34-38页 |
| ·栅格粒度的确定 | 第35-36页 |
| ·空间离散化和障碍物边界的处理 | 第36-37页 |
| ·模型的建立 | 第37-38页 |
| ·栅格坐标标识方法 | 第38页 |
| ·基于混沌遗传算法的路径规划设计 | 第38-54页 |
| ·编码 | 第38-39页 |
| ·初始种群的生成 | 第39-40页 |
| ·遗传基本算子操作 | 第40-43页 |
| ·混沌遗传算法及混沌扰动 | 第43-46页 |
| ·遗传优化算子操作 | 第46-50页 |
| ·适应度函数定义 | 第50-53页 |
| ·参数自适应调整 | 第53-54页 |
| ·优化准则终止条件 | 第54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 5 仿真及结果分析 | 第55-70页 |
| ·仿真环境 | 第55页 |
| ·软件环境 | 第55页 |
| ·硬件环境 | 第55页 |
| ·实验结果与分析 | 第55-67页 |
| ·解集直观比较分析 | 第56-57页 |
| ·收敛稳定性与速度比较分析 | 第57-59页 |
| ·不同参数下的结果比较分析 | 第59-64页 |
| ·适应度函数中加权系数的影响 | 第64-66页 |
| ·新旧适应度函数结果比较分析 | 第66-67页 |
| ·与其它算法的仿真结果比较分析 | 第67-69页 |
| ·与神经网络算法的仿真结果比较分析 | 第67-68页 |
| ·与粒子群算法的仿真结果比较分析 | 第68-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 6 结束语 | 第70-72页 |
| ·总结 | 第70页 |
| ·展望 | 第70-72页 |
| ·进一步完善混沌遗传算法 | 第70-71页 |
| ·拓展混沌遗传算法的应用范围 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 附录 | 第76页 |
