基于进化算法的机器人路径优化研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-27页 |
| 1.1 选题意义 | 第9-14页 |
| 1.2 国内外相关技术发展现状 | 第14-17页 |
| 1.3 机器人路径规划技术现状及发展趋势 | 第17-25页 |
| 1.3.1 全局路径规划技术 | 第18-22页 |
| 1.3.2 局部路径规划技术 | 第22-25页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第25-27页 |
| 第2章 人工势场算法与遗传算法的原理及分析 | 第27-36页 |
| 2.1 人工势场算法 | 第27-31页 |
| 2.1.1 人工势场算法的基本思想 | 第27-30页 |
| 2.1.2 人工势场算法的特点 | 第30-31页 |
| 2.1.3 人工势场算法的基本流程 | 第31页 |
| 2.2 遗传算法 | 第31-35页 |
| 2.2.1 遗传算法的基本思想 | 第31-33页 |
| 2.2.2 遗传算法的特点 | 第33-34页 |
| 2.2.3 遗传算法的基本流程 | 第34-35页 |
| 2.3 本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 求解路径规划问题的改进遗传算法 | 第36-52页 |
| 3.1 基于人工势场算法和遗传算法的混合算法 | 第36-38页 |
| 3.2 地图建模 | 第38-39页 |
| 3.3 主要算法实现 | 第39页 |
| 3.4 初始化 | 第39-43页 |
| 3.5 适应度函数 | 第43-44页 |
| 3.6 选择策略 | 第44-45页 |
| 3.7 交叉策略 | 第45-48页 |
| 3.8 变异策略 | 第48-50页 |
| 3.9 动态的遗传参数控制策略 | 第50-51页 |
| 3.10 本章小结 | 第51-52页 |
| 第4章 人工势场算法与遗传算法性能分析 | 第52-64页 |
| 4.1 人工势场算法性能分析 | 第52-57页 |
| 4.2 遗传算法性能分析 | 第57-63页 |
| 4.3 本章小结 | 第63-64页 |
| 第5章 算法仿真及模拟 | 第64-75页 |
| 5.1 实验1初始化策略 | 第66-67页 |
| 5.2 实验2交叉策略 | 第67-71页 |
| 5.3 实验3动态参数策略 | 第71-74页 |
| 5.4 本章小结 | 第74-75页 |
| 第6章 结论 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 附录A 主要函数介绍 | 第81-90页 |
| A.1 种群的初始化 | 第81页 |
| A.2 带势场的交叉算子 | 第81-88页 |
| A.3 带漂移的变异算子 | 第88-90页 |
| 致谢 | 第90-91页 |
| 作者简介 | 第91页 |
