基于蚁群算法的移动机器人路径规划算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| ·课题的来源与意义 | 第14-15页 |
| ·国内外机器人路径规划的研究现状及发展趋势 | 第15-18页 |
| ·全局路径规划 | 第15-16页 |
| ·局部路径规划 | 第16-17页 |
| ·机器人路径规划发展趋势 | 第17-18页 |
| ·课题主要研究内容 | 第18-20页 |
| 第二章 蚁群算法概述 | 第20-34页 |
| ·蚁群算法基本原理 | 第20-21页 |
| ·蚁群算法的数学模型 | 第21-25页 |
| ·基本蚁群算法的系统学特征 | 第25-27页 |
| ·分布式计算 | 第25-26页 |
| ·自组织 | 第26页 |
| ·正反馈 | 第26-27页 |
| ·基本蚁群算法的性能评价指标 | 第27-28页 |
| ·最佳性能指标 | 第27页 |
| ·时间性能指标 | 第27页 |
| ·鲁棒性能指标 | 第27-28页 |
| ·改进的蚁群优化算法 | 第28-32页 |
| ·蚂蚁系统的优点和不足 | 第28页 |
| ·带精英策略的蚂蚁系统(ASellte) | 第28-29页 |
| ·基于优化排序的蚂蚁系统 | 第29-30页 |
| ·蚁群系统 | 第30-31页 |
| ·最大-最小蚂蚁系统 | 第31-32页 |
| ·小结 | 第32-34页 |
| 第三章 蚁群算法的收敛性研究 | 第34-40页 |
| ·图搜索蚂蚁系统(GBAS)的收敛性研究 | 第34-35页 |
| ·MMAS收敛性分析 | 第35-39页 |
| ·小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于改进蚁群算法的机器人路径规划 | 第40-54页 |
| ·路径规划建模 | 第40-42页 |
| ·环境建模 | 第40-41页 |
| ·问题描述与定义 | 第41-42页 |
| ·蚁群算法与遗传算法融合 | 第42-43页 |
| ·初始群体生成 | 第43-46页 |
| ·相向并行搜索策略与相遇策略 | 第43-45页 |
| ·启发式搜索概率公式 | 第45-46页 |
| ·蚂蚁回退策略 | 第46-47页 |
| ·改进的蚁群算法及实现 | 第47-49页 |
| ·改进蚁群算法的简单描述 | 第47页 |
| ·算法参数的改进 | 第47-48页 |
| ·改进蚁群算法的步骤 | 第48-49页 |
| ·可行路径的平滑处理 | 第49-50页 |
| ·动态避障蚂蚁预测算法及避障策略的探索研究 | 第50-52页 |
| ·小结 | 第52-54页 |
| 第五章 仿真实验及实验结果分析 | 第54-66页 |
| ·仿真实验系统设计 | 第54页 |
| ·仿真实验系统简介 | 第54-56页 |
| ·仿真实验结果分析 | 第56-64页 |
| ·仿真实验系统中参数的设置研究 | 第56-61页 |
| ·算法性能的比较研究 | 第61-64页 |
| ·小结 | 第64-66页 |
| 第六章 结论与展望 | 第66-68页 |
| ·结论 | 第66页 |
| ·展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 附录 | 第72-88页 |
| 致谢 | 第88-90页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第90-92页 |
| 作者和导师简介 | 第92-93页 |
| 北京化工大学 硕士研究生学位论文答辩委员会决议书 | 第93-94页 |
