基于粒子群蚁群算法的路径规划研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| ·研究背景及意义 | 第9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-14页 |
| ·路径规划算法 | 第10-12页 |
| ·算法的典型混合模式 | 第12-14页 |
| ·本课题研究内容 | 第14页 |
| ·本课题内容安排 | 第14-16页 |
| 第2章 基本粒子群及蚁群算法的基础知识 | 第16-26页 |
| ·基本粒子群算法 | 第16-22页 |
| ·基本粒子群算法简介 | 第16页 |
| ·基本粒子群算法原理 | 第16-18页 |
| ·权重系数分析 | 第18-20页 |
| ·基本粒子群的算法流程 | 第20-21页 |
| ·粒子群的改进应用 | 第21-22页 |
| ·蚁群算法 | 第22-25页 |
| ·蚁群算法简介及改进应用 | 第22-23页 |
| ·带精英策略的蚂蚁系统 | 第23-24页 |
| ·最大-最小蚂蚁系统 | 第24-25页 |
| ·总结 | 第25-26页 |
| 第3章 全局路径规划的粒子群算法 | 第26-35页 |
| ·问题描述 | 第26页 |
| ·环境建模 | 第26-29页 |
| ·栅格填充 | 第28-29页 |
| ·粒子群的机器人路径规划 | 第29-32页 |
| ·问题解的编码 | 第29-30页 |
| ·适应度函数的选择及路径转换 | 第30-31页 |
| ·算法步骤 | 第31-32页 |
| ·仿真结果分析 | 第32-34页 |
| ·总结 | 第34-35页 |
| 第4章 全局路径规划的增强蚁群优化算法 | 第35-44页 |
| ·路径规划问题的环境建模与问题描述 | 第35-36页 |
| ·机器人路径规划的增强蚁群算法 | 第36-40页 |
| ·环境信息化初始化 | 第37页 |
| ·下一个点搜索策略 | 第37-38页 |
| ·路径平滑 | 第38页 |
| ·信息素更新策略 | 第38-39页 |
| ·局部信息素扩散 | 第39-40页 |
| ·增强蚁群算法的流程 | 第40页 |
| ·仿真测试与性能分析 | 第40-43页 |
| ·测试实例 | 第41页 |
| ·蚁群算法参数 | 第41页 |
| ·仿真测试与性能比较 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 粒子群蚁群融合算法 | 第44-50页 |
| ·粒子群蚁群融合算法 | 第44-46页 |
| ·融合算法的设计思想 | 第44-45页 |
| ·粒子群算法与蚁群算法的衔接 | 第45-46页 |
| ·算法步骤 | 第46-47页 |
| ·仿真结果与分析 | 第47-49页 |
| ·测试实例 | 第47页 |
| ·参数设置 | 第47-48页 |
| ·性能分析与比较 | 第48-49页 |
| ·总结 | 第49-50页 |
| 第6章 总结与展望 | 第50-52页 |
| ·总结 | 第50页 |
| ·展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 攻读硕士学位期间论文发表和参加科研的项目情况 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
