基于多目标混合粒子群算法的无人船全局路径规划
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-22页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 无人船国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.3 主要差距 | 第15-16页 |
| 1.3 路径规划研究现状及趋势 | 第16-19页 |
| 1.3.1 研究现状 | 第16-19页 |
| 1.3.2 研究趋势 | 第19页 |
| 1.4 研究内容与章节安排 | 第19-22页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第19-20页 |
| 1.4.2 章节安排 | 第20-22页 |
| 第2章 无人船自主路径规划总体方案 | 第22-29页 |
| 2.1 路径规划概述 | 第22-23页 |
| 2.1.1 路径规划的定义 | 第22-23页 |
| 2.1.2 路径规划的分类 | 第23页 |
| 2.2 自主路径规划总体方案 | 第23-27页 |
| 2.2.1 自主路径规划总体架构 | 第23-25页 |
| 2.2.2 自主路径规划实现流程 | 第25-27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-29页 |
| 第3章 全局路径规划算法理论研究 | 第29-46页 |
| 3.1 常用算法分析 | 第29-39页 |
| 3.1.1 传统算法 | 第29-34页 |
| 3.1.2 智能算法 | 第34-38页 |
| 3.1.3 算法对比分析 | 第38-39页 |
| 3.2 基本粒子群算法原理 | 第39-43页 |
| 3.2.1 基本原理 | 第39-41页 |
| 3.2.2 算法参数设置 | 第41-42页 |
| 3.2.3 算法基本流程 | 第42-43页 |
| 3.3 基于模拟退火的粒子群算法 | 第43-45页 |
| 3.3.1 混合算法基本思想 | 第43-44页 |
| 3.3.2 算法步骤和流程 | 第44-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 基于混合粒子群算法的全局路径规划 | 第46-54页 |
| 4.1 全局路径规划流程 | 第46-47页 |
| 4.2 无人船自主航行环境建模 | 第47-48页 |
| 4.2.1 环境参数设置 | 第47页 |
| 4.2.2 仿真结果 | 第47-48页 |
| 4.3 初始路径规划仿真实验 | 第48-49页 |
| 4.4 智能算法在路径优化中解的表示 | 第49-50页 |
| 4.5 路径优化仿真实验 | 第50-53页 |
| 4.5.1 参数设置 | 第50-51页 |
| 4.5.2 仿真结果 | 第51-52页 |
| 4.5.3 结果分析 | 第52-53页 |
| 4.6 本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 基于多目标混合粒子群算法的全局路径规划 | 第54-64页 |
| 5.1 混合粒子群算法多目标优化 | 第54-57页 |
| 5.1.1 目标函数设置 | 第54-57页 |
| 5.1.2 目标函数向适应度函数映射 | 第57页 |
| 5.2 路径规划性能评估方法 | 第57-58页 |
| 5.3 仿真实验 | 第58-63页 |
| 5.3.1 参数设置 | 第58页 |
| 5.3.2 仿真结果 | 第58-62页 |
| 5.3.3 结果分析 | 第62-63页 |
| 5.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第6章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 论文总结 | 第64-65页 |
| 6.2 工作展望 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第71-72页 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研项目情况 | 第72页 |
