基于分组蚁群算法的机器人路径规划研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-14页 |
| ·蚁群算法研究现状 | 第9-10页 |
| ·机器人路径规划研究现状 | 第10-14页 |
| ·论文的主要研究内容及创新点 | 第14-15页 |
| ·论文的组织与结构 | 第15-16页 |
| 第2章 蚁群算法概述 | 第16-22页 |
| ·蚁群算法的基本原理及模型 | 第16-19页 |
| ·蚁群算法的基本原理 | 第16-17页 |
| ·蚁群算法的数学模型及实现 | 第17-19页 |
| ·蚁群算法的基本步骤及流程 | 第19-20页 |
| ·蚁群算法的基本步骤 | 第19页 |
| ·蚁群算法的流程图 | 第19-20页 |
| ·蚁群算法的TSP问题求解实例 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 基于蚁群算法的机器人路径规划问题 | 第22-31页 |
| ·概述 | 第22页 |
| ·机器人工作环境建模 | 第22-24页 |
| ·移动方向 | 第22-23页 |
| ·环境建模描述 | 第23-24页 |
| ·基于蚁群算法的机器人路径规划问题 | 第24-27页 |
| ·基于蚁群算法的机器人路径规划问题 | 第25-26页 |
| ·算法的具体实现步骤 | 第26-27页 |
| ·基于基本蚁群算法路径规划实验结果分析 | 第27-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 基于分组蚁群算法的机器人路径规划研究 | 第31-39页 |
| ·概述 | 第31页 |
| ·分组蚁群算法的原理 | 第31-32页 |
| ·基于多种策略的分组蚁群算法 | 第32-36页 |
| ·复位策略 | 第32-33页 |
| ·奖惩策略 | 第33-34页 |
| ·最大最小策略 | 第34页 |
| ·目标领域的策略 | 第34-35页 |
| ·路径交叉策略 | 第35-36页 |
| ·算法的实现步骤 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第5章 仿真实验结果与分析 | 第39-47页 |
| ·概述 | 第39页 |
| ·仿真实验结果 | 第39-44页 |
| ·陷阱环境 | 第39-41页 |
| ·迷宫环境 | 第41-43页 |
| ·20×20复杂环境 | 第43-44页 |
| ·仿真结果分析 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第6章 总结与展望 | 第47-49页 |
| ·本文工作总结 | 第47-48页 |
| ·未来工作思考 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第54页 |
