| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 主要研究内容 | 第10-11页 |
| 1.3 路径规划研究进展 | 第11-12页 |
| 1.4 蚁群算法研究进展 | 第12页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第12-14页 |
| 第2章 预备知识 | 第14-26页 |
| 2.1 路径规划问题（PLP） | 第14-17页 |
| 2.1.1 传统路径规划方法 | 第14-15页 |
| 2.1.2 智能路径规划方法 | 第15-17页 |
| 2.2 旅行商问题（TSP） | 第17-18页 |
| 2.2.1 TSP精确型算法 | 第17页 |
| 2.2.2 TSP启发式算法 | 第17-18页 |
| 2.3 蚁群算法与路径规划 | 第18-25页 |
| 2.3.1 基本蚁群算法 | 第18-23页 |
| 2.3.2 基于蚁群算法的路径规划 | 第23-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 面向TSP二维路径规划的多策略组合蚁群算法 | 第26-50页 |
| 3.1 TSP问题描述 | 第26-27页 |
| 3.2 TSP数学模型 | 第27页 |
| 3.3 面向TSP二维路径规划的基本蚁群算法 | 第27-31页 |
| 3.3.1 算法原理 | 第27-28页 |
| 3.3.2 算法描述 | 第28-30页 |
| 3.3.3 算法问题与不足 | 第30-31页 |
| 3.4 面向TSP二维路径规划的多策略组合蚁群算法（ACA-CMs） | 第31-43页 |
| 3.4.1 算法相关概念 | 第31-33页 |
| 3.4.2 五种改进策略 | 第33-37页 |
| 3.4.3 算法流程 | 第37-39页 |
| 3.4.4 算法描述 | 第39页 |
| 3.4.5 算法分析 | 第39-42页 |
| 3.4.6 算法实例 | 第42-43页 |
| 3.5 仿真实验与结果 | 第43-49页 |
| 3.5.1 实验目标 | 第43页 |
| 3.5.2 实验环境与数据 | 第43页 |
| 3.5.3 实验结果与分析 | 第43-49页 |
| 3.6 本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 面向三维路径规划的一种变异算子蚁群算法 | 第50-68页 |
| 4.1 三维空间路径规划 | 第50-52页 |
| 4.1.1 问题描述 | 第50-51页 |
| 4.1.2 环境建模 | 第51-52页 |
| 4.2 变异算子蚁群算法ACA-MO | 第52-59页 |
| 4.2.1 算法改进策略 | 第53-56页 |
| 4.2.2 算法流程 | 第56-57页 |
| 4.2.3 算法描述 | 第57-58页 |
| 4.2.4 算法分析 | 第58-59页 |
| 4.3 仿真实验与分析 | 第59-67页 |
| 4.3.1 实验目标 | 第59-60页 |
| 4.3.2 实验环境与数据 | 第60页 |
| 4.3.3 实验结果与分析 | 第60-67页 |
| 4.3.4 实验结论 | 第67页 |
| 4.4 本章小结 | 第67-68页 |
| 第5章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 5.1 研究总结 | 第68页 |
| 5.2 工作展望 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 | 第75页 |