| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 1 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究目的和意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 国内外室内路径规划应用研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内外室内路径规划理论研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 室内路径规划算法选择 | 第13页 |
| 1.4 研究内容 | 第13-16页 |
| 2 改进蚁群算法研究 | 第16-22页 |
| 2.1 蚁群算法简介 | 第16-18页 |
| 2.1.1 蚁群算法起源 | 第16-17页 |
| 2.1.2 蚁群算法研究进展 | 第17-18页 |
| 2.2 算法改进 | 第18-21页 |
| 2.2.1 转移概率优化 | 第18-19页 |
| 2.2.2 局部搜索策略 | 第19-20页 |
| 2.2.3 自适应机制 | 第20-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 3 基于改进蚁群算法的旅行商问题研究 | 第22-40页 |
| 3.1 基本蚁群算法求解TSP问题 | 第22-23页 |
| 3.2 优化转移概率计算的改进蚁群算法求解TSP问题 | 第23-24页 |
| 3.3 引入交换算子的改进蚁群算法求解TSP问题 | 第24-27页 |
| 3.3.1 算法实现步骤 | 第25-26页 |
| 3.3.2 算法仿真 | 第26-27页 |
| 3.4 引入变异算子和自适应机制的改进蚁群算法求解TSP问题 | 第27-29页 |
| 3.4.1 算法实现步骤 | 第27-28页 |
| 3.4.2 算法仿真 | 第28-29页 |
| 3.5 改进算法求解TSP问题分析比较 | 第29-30页 |
| 3.6 参数优化算法研究 | 第30-39页 |
| 3.6.1 研究意义 | 第30-31页 |
| 3.6.2 优化算法研究 | 第31-32页 |
| 3.6.3 优化结果分析 | 第32-35页 |
| 3.6.4 参数设置结论 | 第35-36页 |
| 3.6.5 基于参数优化的改进蚁群算法仿真分析 | 第36-39页 |
| 3.7 本章小结 | 第39-40页 |
| 4 基于改进蚁群算法的最短路径问题研究 | 第40-44页 |
| 4.1 最短路径问题与TSP问题的比较 | 第40页 |
| 4.2 蚁群算法的改进方案 | 第40-41页 |
| 4.2.1 转移概率优化的具体实现 | 第40-41页 |
| 4.2.2 局部搜索策略的具体实现 | 第41页 |
| 4.3 改进蚁群算法在最短路径问题中的应用 | 第41-43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 5 改进蚁群算法在室内路径规划中的应用 | 第44-53页 |
| 5.1 Android系统简介 | 第44页 |
| 5.2 路径规划数据模型简介 | 第44-46页 |
| 5.3 室内电子地图绘制 | 第46-47页 |
| 5.4 路径规划功能实现 | 第47-51页 |
| 5.5 方案实现 | 第51-52页 |
| 5.6 本章小结 | 第52-53页 |
| 结论与展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-60页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |