改进蚁群算法及其在移动机器人路径规划中的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| ·移动机器人路径规划技术 | 第11-15页 |
| ·路径规划的定义 | 第11页 |
| ·路径规划的分类 | 第11页 |
| ·移动机器人路径规划的研究现状 | 第11-14页 |
| ·移动机器人路径规划的发展趋势 | 第14-15页 |
| ·本文主要研究的内容 | 第15-18页 |
| 第2章 蚁群算法 | 第18-30页 |
| ·基本蚁群算法概述 | 第18-22页 |
| ·基本蚁群算法的原理分析 | 第18-19页 |
| ·基本蚁群算法的模型建立 | 第19-21页 |
| ·基本蚁群算法的具体实现 | 第21-22页 |
| ·参数对蚁群算法性能的影响 | 第22-23页 |
| ·蚁群算法与其他搜索算法的比较 | 第23-24页 |
| ·蚁群算法与进化算法的比较 | 第23-24页 |
| ·蚁群算法与模拟退化算法的比较 | 第24页 |
| ·蚁群算法与神经网络的比较 | 第24页 |
| ·几种改进的蚁群算法 | 第24-29页 |
| ·带精英策略的蚂蚁系统 | 第24-25页 |
| ·基于优化排序的蚂蚁系统 | 第25-26页 |
| ·蚁群系统 | 第26-27页 |
| ·最大-最小蚂蚁系统 | 第27-28页 |
| ·最优-最差蚂蚁系统 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 移动机器人路径规划环境模型的建立 | 第30-38页 |
| ·栅格法概述 | 第30-32页 |
| ·改进的栅格编码方法建模 | 第32-36页 |
| ·环境空间栅格划分 | 第32-33页 |
| ·障碍物的膨化处理 | 第33页 |
| ·栅格的标识 | 第33-34页 |
| ·构造障碍物的有效顶点 | 第34-35页 |
| ·回避环境陷阱 | 第35-36页 |
| ·与普通栅格编码方法的比较 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 改进蚁群算法的设计 | 第38-52页 |
| ·问题描述与定义 | 第38-39页 |
| ·改进蚁群算法的设计 | 第39-45页 |
| ·初始信息素分布 | 第39-40页 |
| ·提高初始可行解的构造效率 | 第40-43页 |
| ·提高全局搜索能力 | 第43-45页 |
| ·改进蚁群算法的具体步骤 | 第45-47页 |
| ·基于滚动窗口的动态避障预测算法 | 第47-49页 |
| ·基于滚动窗口的环境探测与碰撞预测 | 第47-49页 |
| ·针对各种预测情况的局部避障策略 | 第49页 |
| ·环境信息的反馈初始化 | 第49页 |
| ·本章小结 | 第49-52页 |
| 第5章 移动机器人路径规划仿真研究 | 第52-62页 |
| ·总体方案设计 | 第52页 |
| ·仿真参数的设置 | 第52-53页 |
| ·算法性能的比较 | 第53-60页 |
| ·全局己知静态环境 | 第54-58页 |
| ·动态障碍物干扰 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-62页 |
| 第6章 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·工作总结 | 第62-63页 |
| ·前景展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
