基于蚁群算法的航线自动设计
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第12-14页 |
| 第2章 航线自动设计与路径规划问题 | 第14-24页 |
| 2.1 路径规划问题 | 第14-21页 |
| 2.1.1 路径规划的定义 | 第14页 |
| 2.1.2 路径规划的特点与分类 | 第14-18页 |
| 2.1.3 路径规划的方法 | 第18-19页 |
| 2.1.4 旅行商问题(TSP)描述 | 第19-21页 |
| 2.2 航线自动设计 | 第21-23页 |
| 2.2.1 航线自动设计与TSP问题的区别 | 第21-22页 |
| 2.2.2 航线自动设计方法 | 第22页 |
| 2.2.3 航线自动设计要素 | 第22-23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于K-means聚类的海图栅格化 | 第24-39页 |
| 3.1 栅格基本模型 | 第24-29页 |
| 3.1.1 栅格大小的确定 | 第25-26页 |
| 3.1.2 栅格划分标识方法 | 第26-27页 |
| 3.1.3 栅格可行域判定 | 第27-29页 |
| 3.2 基于K-means聚类的改进栅格法模型 | 第29-38页 |
| 3.2.1 K-Means聚类算法概述 | 第30-33页 |
| 3.2.2 K-Means聚类海图栅格化 | 第33-38页 |
| 3.3 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 蚁群算法路径搜索 | 第39-50页 |
| 4.1 引言 | 第39-40页 |
| 4.2 基本蚁群算法 | 第40-44页 |
| 4.2.1 蚁群算法数学模型 | 第40-43页 |
| 4.2.2 蚁群算法流程图 | 第43-44页 |
| 4.3 蚁群算法参数选择与影响分析 | 第44-46页 |
| 4.4 栅格环境下的蚁群算法 | 第46-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-50页 |
| 第5章 航线自动设计的实现 | 第50-61页 |
| 5.1 栅格-蚁群法的航线自动设计 | 第50页 |
| 5.2 航线自动设计流程图 | 第50-51页 |
| 5.3 实验仿真及分析 | 第51-60页 |
| 5.3.1 单一海图环境仿真 | 第52-55页 |
| 5.3.2 复杂海图环境仿真 | 第55-59页 |
| 5.3.3 实验总结 | 第59-60页 |
| 5.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第6章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 总结 | 第61页 |
| 6.2 展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 作者简介 | 第67页 |
