基于改进蚁群算法的捡球机器人多目标路径规划研究
| 摘要 | 第7-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 机器人的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 路径规划算法研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 本文主要研究内容及结构安排 | 第16-18页 |
| 第2章 相关基础算法介绍 | 第18-25页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 蚁群算法分析 | 第18-22页 |
| 2.2.1 蚁群算法 | 第18-20页 |
| 2.2.2 蚁群算法的实现步骤 | 第20-21页 |
| 2.2.3 蚁群算法的特点和不足 | 第21-22页 |
| 2.3 遗传算法分析 | 第22-24页 |
| 2.3.1 遗传算法 | 第22页 |
| 2.3.2 遗传算法的实现步骤 | 第22-23页 |
| 2.3.3 遗传算法的特点和不足 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 智能捡球机器人及建模 | 第25-33页 |
| 3.1 引言 | 第25页 |
| 3.2 智能捡球机器人系统 | 第25-28页 |
| 3.2.1 智能捡球机器人的功能和外观 | 第25-26页 |
| 3.2.2 智能捡球机器人的组成结构 | 第26-28页 |
| 3.2.3 远程监控终端 | 第28页 |
| 3.3 捡球机器人工作环境及建模 | 第28-30页 |
| 3.4 问题模型 | 第30-31页 |
| 3.5 实现方案 | 第31-32页 |
| 3.6 本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 改进蚁群算法的多目标路径规划 | 第33-41页 |
| 4.1 引言 | 第33页 |
| 4.2 路径规划仿真软件介绍 | 第33-34页 |
| 4.3 改进蚁群算法及规则 | 第34-37页 |
| 4.3.1 改进蚁群算法 | 第34-36页 |
| 4.3.2 算法规则 | 第36-37页 |
| 4.4 改进蚁群算法的实现步骤 | 第37-38页 |
| 4.5 仿真结果及分析 | 第38-40页 |
| 4.6 本章小结 | 第40-41页 |
| 第5章 基于改进蚁群算法和遗传算法的融合算法 | 第41-47页 |
| 5.1 引言 | 第41页 |
| 5.2 融合算法描述 | 第41-42页 |
| 5.2.1 融合方式 | 第41-42页 |
| 5.2.2 交叉和变异处理 | 第42页 |
| 5.3 融合算法的实现步骤 | 第42-44页 |
| 5.4 仿真结果及分析 | 第44-46页 |
| 5.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 结论与展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 附录A 算法核心代码 | 第55-64页 |
| A.1 改进蚁群算法核心代码及注释 | 第55-60页 |
| A.2 融合算法核心代码及注释 | 第60-64页 |
| 附录B 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第64页 |
