| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1. 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 课题的研究现状及分析 | 第10-13页 |
| 1.2.1 路径规划问题概述 | 第10页 |
| 1.2.2 路径规划问题的分类 | 第10-11页 |
| 1.2.3 路径规划的主要方法 | 第11-13页 |
| 1.3 本课题研究的主要内容 | 第13-14页 |
| 2. 基于改进人工蜂群算法的路径规划 | 第14-28页 |
| 2.1 人工蜂群算法的生物原理 | 第14页 |
| 2.2 人工蜂群算法的实现 | 第14-16页 |
| 2.3 人工蜂群算法的参数分析 | 第16-17页 |
| 2.4 雇佣蜂搜索方式的改进 | 第17-18页 |
| 2.5 守望蜂搜索方式的改进 | 第18页 |
| 2.6 改进的ABC算法流程 | 第18-20页 |
| 2.7 实验准备 | 第20-24页 |
| 2.7.1 障碍物表示方法 | 第20页 |
| 2.7.2 贝塞尔曲线介绍 | 第20-23页 |
| 2.7.3 适应度函数 | 第23-24页 |
| 2.8 仿真及结果分析 | 第24-27页 |
| 2.8.1 优化基本过程 | 第24-25页 |
| 2.8.2 结果与分析 | 第25-27页 |
| 2.9 本章小结 | 第27-28页 |
| 3. 基于邻域限制的拥挤差分进化算法的路径规划 | 第28-42页 |
| 3.1 基本差分进化算法介绍 | 第28-33页 |
| 3.1.1 差分进化算法的基本思想 | 第28-29页 |
| 3.1.2 差分进化算法的基本步骤 | 第29-32页 |
| 3.1.3 差分进化算法的工作过程图 | 第32页 |
| 3.1.4 差分进化算法的其他策略 | 第32-33页 |
| 3.2 基于邻域限制的拥挤差分进化算法 | 第33-37页 |
| 3.2.1 小生境简介 | 第33-34页 |
| 3.2.2 小生境技术 | 第34-35页 |
| 3.2.3 基于拥挤概念的差分进化算法 | 第35页 |
| 3.2.4 基于邻域限制的拥挤差分进化算法基本介绍 | 第35-37页 |
| 3.3 NCDE算法的路径规划仿真与分析 | 第37-41页 |
| 3.3.1 优化基本过程 | 第37-38页 |
| 3.3.2 仿真结果 | 第38-40页 |
| 3.3.3 结果分析 | 第40-41页 |
| 3.4 本章总结 | 第41-42页 |
| 4. 总结与展望 | 第42-43页 |
| 参考文献 | 第43-46页 |
| 附录：硕士研究生阶段发表论文 | 第46-47页 |
| 致谢 | 第47页 |