基于分类搜索蚁群算法的机器人路径规划研究
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 移动机器人路径规划的研究现状 | 第12-17页 |
| 1.2.1 常用环境建模方法 | 第12-15页 |
| 1.2.2 主要研究方法 | 第15-17页 |
| 1.3 主要研究内容及结构安排 | 第17-18页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第17页 |
| 1.3.2 论文结构安排 | 第17-18页 |
| 1.4 本章小结 | 第18-19页 |
| 第2章 蚁群算法概述 | 第19-30页 |
| 2.1 蚁群算法基本原理及模型 | 第19-22页 |
| 2.1.1 蚁群算法基本原理 | 第19-21页 |
| 2.1.2 蚁群算法数学模型 | 第21-22页 |
| 2.2 蚁群算法基本步骤及流程图 | 第22-23页 |
| 2.3 改进的蚁群优化算法 | 第23-28页 |
| 2.3.1 蚂蚁系统的优缺点 | 第23-24页 |
| 2.3.2 带精英策略的蚂蚁系统 | 第24-25页 |
| 2.3.3 基于排列的蚂蚁系统 | 第25-26页 |
| 2.3.4 最大最小蚂蚁系统 | 第26页 |
| 2.3.5 蚁群系统 | 第26-28页 |
| 2.4 蚁群系统基本步骤及流程图 | 第28-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 机器人路径规划问题研究 | 第30-40页 |
| 3.1 概述 | 第30页 |
| 3.2 路径规划建模 | 第30-33页 |
| 3.2.1 环境建模 | 第30-31页 |
| 3.2.2 问题描述与定义 | 第31-33页 |
| 3.3 蚁群算法求解机器人路径规划问题 | 第33-39页 |
| 3.3.1 蚁群算法应用于路径规划 | 第33-35页 |
| 3.3.2 算法参数的选取 | 第35-36页 |
| 3.3.3 算法的实现步骤及流程图 | 第36-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于分类搜索蚁群算法的路径规划研究 | 第40-48页 |
| 4.1 概述 | 第40页 |
| 4.2 分类搜索蚁群算法原理 | 第40-41页 |
| 4.3 构造新的路径评价函数 | 第41-42页 |
| 4.4 基于多种策略的分类搜索蚁群算法 | 第42-45页 |
| 4.4.1 双反馈信息素更新策略 | 第42-43页 |
| 4.4.2 工兵蚁策略 | 第43页 |
| 4.4.3 路径回退优化策略 | 第43-45页 |
| 4.5 算法实现步骤 | 第45-47页 |
| 4.6 本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 仿真实验结果与分析 | 第48-55页 |
| 5.1 概述 | 第48页 |
| 5.2 仿真实验结果 | 第48-52页 |
| 5.2.1 障碍物密集环境 | 第48-49页 |
| 5.2.2 U型障碍物环境 | 第49-50页 |
| 5.2.3 复杂工作环境 | 第50-52页 |
| 5.3 仿真结果分析 | 第52-54页 |
| 5.3.1 算法的寻优能力 | 第52-53页 |
| 5.3.2 算法的收敛速度 | 第53页 |
| 5.3.3 算法的避障能力 | 第53-54页 |
| 5.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 结论 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 作者简介 | 第60页 |
| 攻读硕士期间发表论文 | 第60-61页 |
