基于群智能算法的机器人及带时间窗的车辆路径规划研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第8-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文研究内容及结构安排 | 第12-14页 |
| 2 相关理论基础 | 第14-22页 |
| 2.1 图论的基本知识介绍 | 第14-15页 |
| 2.2 蚁群算法的基本原理 | 第15-19页 |
| 2.3 粒子群算法的基本原理 | 第19-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 3 复杂环境下机器人路径规划 | 第22-44页 |
| 3.1 问题描述与环境建模 | 第22-26页 |
| 3.2 算法分析与实现 | 第26-33页 |
| 3.2.1 Dijkstra算法 | 第26-27页 |
| 3.2.2 ACS模型与PSO分析 | 第27-31页 |
| 3.2.3 枚举法的引入 | 第31-32页 |
| 3.2.4 算法实现的具体步骤 | 第32-33页 |
| 3.3 仿真分析 | 第33-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 4 带时间窗的车辆路径规划 | 第44-59页 |
| 4.1 问题描述及建模 | 第44-46页 |
| 4.2 算法分析与设计 | 第46-56页 |
| 4.2.1 预优化路径 | 第47-49页 |
| 4.2.2 子路径的确定 | 第49-53页 |
| 4.2.3 基于时间窗分类的插入启发式算法 | 第53-54页 |
| 4.2.4 二阶段算法实现的具体步骤 | 第54-56页 |
| 4.3 仿真分析 | 第56-58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 5 总结与展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第69-71页 |
| 浙江师范大学学位论文诚信承诺书 | 第71页 |
