| 目录 | 第1-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 第一章 引言 | 第7-17页 |
| ·移动机器人介绍 | 第7-9页 |
| ·路径规划及相关算法介绍 | 第9-15页 |
| ·基于传统算法的路径规划 | 第10-12页 |
| ·基于智能计算的路径规划 | 第12-15页 |
| ·主要工组及创新点 | 第15-16页 |
| ·本论文结构 | 第16-17页 |
| 第二章 蚁群算法概述 | 第17-31页 |
| ·蚁群算法原理 | 第17-25页 |
| ·蚁群的行为特征 | 第17-21页 |
| ·蚁群算法的基本原型-TSP问题 | 第21-23页 |
| ·改进蚁群算法介绍 | 第23-25页 |
| ·在路径规划中的应用 | 第25-31页 |
| ·典型算法 | 第26-29页 |
| ·研究现状 | 第29-31页 |
| 第三章 基于警告素策略的蚁群算法 | 第31-53页 |
| ·典型ACO路径规划算法的框架结构 | 第31-33页 |
| ·典型ACO路径规划算法的不足 | 第33-34页 |
| ·基于警告素策略改进的ACO算法 | 第34-43页 |
| ·地图栅格化及运动规则 | 第36-37页 |
| ·环境信息的表达形式 | 第37页 |
| ·避障方式 | 第37-38页 |
| ·禁忌表结构 | 第38页 |
| ·警告素分布及更新方式 | 第38-39页 |
| ·信息素分布及更新方式 | 第39-40页 |
| ·"警告素策略" | 第40-41页 |
| ·"逆行启发策略" | 第41-42页 |
| ·蚂蚁的移动决策 | 第42页 |
| ·算法流程 | 第42-43页 |
| ·仿真及实验结果 | 第43-53页 |
| ·仿真结果 | 第44-46页 |
| ·算法对比 | 第46-49页 |
| ·算法的时间复杂度分析及对比 | 第49-53页 |
| 第四章 一种二级复合的路径规划蚁群算法 | 第53-72页 |
| ·单级蚁群算法的问题及一种解决思路 | 第53-55页 |
| ·"蜜糖扩散法"预处理(Honey Candy Broadcast) | 第55-58页 |
| ·"蜜糖扩散法"算法描述 | 第55-56页 |
| ·"蜜糖扩散法"流程描述 | 第56-58页 |
| ·"减1"搜索法(Less-1) | 第58-61页 |
| ·"减1"搜索法算法描述 | 第59-60页 |
| ·"减1"搜索法有效性证明 | 第60-61页 |
| ·结合"减1"搜索法的蚁群算法 | 第61-64页 |
| ·算法描述 | 第62-63页 |
| ·流程描述 | 第63-64页 |
| ·仿真及实验结果 | 第64-72页 |
| ·路径求解质量对比 | 第64-66页 |
| ·算法运行时间对比 | 第66-68页 |
| ·特别复杂地形下的性能测试 | 第68-72页 |
| 第五章 仿真平台简介 | 第72-78页 |
| ·界面介绍 | 第72-74页 |
| ·仿真操作流程说明 | 第74-78页 |
| 第六章 总结与展望 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |