混沌蚁群算法在多机器人任务规划中的应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-21页 |
| ·课题来源、背景及意义 | 第9-11页 |
| ·多机器人任务规划问题研究现状和趋势 | 第11-12页 |
| ·研究现状分析 | 第11-12页 |
| ·多机器人任务规划的难点和趋势 | 第12页 |
| ·蚁群算法简介 | 第12-18页 |
| ·蚂蚁觅食原理 | 第12-13页 |
| ·蚁群算法的基本框架 | 第13-15页 |
| ·ACA在旅行商问题中的应用及其实现 | 第15-16页 |
| ·蚁群算法研究现状 | 第16-18页 |
| ·本论文的研究内容 | 第18-19页 |
| ·本论文的组织结构 | 第19-21页 |
| 第二章 多移动机器人任务规划系统设计 | 第21-28页 |
| ·移动机器人MORCS-Ⅱ简介 | 第21-22页 |
| ·多移动机器人任务规划系统软件设计 | 第22-27页 |
| ·任务规划系统概述 | 第22页 |
| ·虚拟机器人设计 | 第22-24页 |
| ·客户端软件实现 | 第24-25页 |
| ·服务器端软件实现 | 第25-27页 |
| ·小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于单机器人路径规划的混沌蚁群优化理论 | 第28-35页 |
| ·混沌蚁群算法 | 第28-31页 |
| ·混沌简介 | 第28-29页 |
| ·算法实现 | 第29-31页 |
| ·改进的混沌蚁群算法 | 第31-32页 |
| ·回程优化策略 | 第31页 |
| ·精英策略 | 第31页 |
| ·去交叉策略 | 第31-32页 |
| ·实验与分析 | 第32-34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 第四章 多机器人任务规划问题的正交混沌蚁群算法 | 第35-43页 |
| ·多机器人系统任务规划模型 | 第35-36页 |
| ·算法的设计与实现 | 第36-39页 |
| ·正交聚类 | 第36-38页 |
| ·正交混沌蚁群算法描述 | 第38-39页 |
| ·算法性能分析 | 第39-42页 |
| ·小结 | 第42-43页 |
| 第五章 弹性适应混沌蚁群算法在动态任务规划的应用 | 第43-52页 |
| ·动态多机器人任务规划模型 | 第43-45页 |
| ·单机器人动态路径规划的弹性适应法 | 第45-47页 |
| ·弹性网络 | 第45页 |
| ·弹性适应法 | 第45-46页 |
| ·ECACA算法描述 | 第46-47页 |
| ·基于DMRTP的弹性适应法 | 第47-48页 |
| ·MECACA算法描述 | 第47-48页 |
| ·算法性能分析 | 第48页 |
| ·实验与分析 | 第48-51页 |
| ·小结 | 第51-52页 |
| 第六章 总结与展望 | 第52-54页 |
| ·本论文工作总结 | 第52页 |
| ·进一步工作的展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 攻读学位期间主要的研究成果 | 第60页 |
