基于蚁群算法的路径规划研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| ·研究背景 | 第9页 |
| ·路径规划问题 | 第9-10页 |
| ·组合优化问题 | 第10-11页 |
| ·论文的主要工作 | 第11-12页 |
| ·本文的组织 | 第12-13页 |
| 第2章 优化问题的理论及方法 | 第13-21页 |
| ·优化问题的提出 | 第13-14页 |
| ·优化问题的概念 | 第14-15页 |
| ·优化问题的解决方法 | 第15-16页 |
| ·人工智能算法 | 第16-19页 |
| ·遗传算法 | 第17-18页 |
| ·禁忌搜索算法 | 第18页 |
| ·模拟退火算法 | 第18-19页 |
| ·蚁群算法 | 第19页 |
| ·本章小节 | 第19-21页 |
| 第3章 蚁群算法的基本理论 | 第21-35页 |
| ·蚁群算法的思想起源 | 第21页 |
| ·蚁群算法的基本原理及特征 | 第21-26页 |
| ·蚁群算法的基本原理 | 第21-22页 |
| ·蚁群算法的特征 | 第22-26页 |
| ·蚁群算法的优点与不足 | 第26-27页 |
| ·优点 | 第26页 |
| ·不足之处 | 第26-27页 |
| ·蚁群算法模型 | 第27-32页 |
| ·旅行商(TSP)问题 | 第27-28页 |
| ·蚁群算法介绍 | 第28-32页 |
| ·蚁群算法中的参数选择 | 第32页 |
| ·蚁群算法的应用 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 改进的蚁群算法 | 第35-55页 |
| ·几种改进的蚁群算法 | 第35-40页 |
| ·带精英策略的蚁群算法 | 第35-36页 |
| ·基于优化排序的蚁群算法 | 第36-37页 |
| ·Ant-Q System | 第37-39页 |
| ·最大-最小蚁群算法 | 第39-40页 |
| ·带方向夹角的全局启发信息蚁群算法 | 第40-46页 |
| ·方向夹角 | 第40-41页 |
| ·方向夹角启发信息 | 第41-42页 |
| ·实验结果与分析 | 第42-46页 |
| ·方向夹角蚁群算法扰动策略 | 第46-47页 |
| ·扰动策略 | 第46页 |
| ·实验结果与分析 | 第46-47页 |
| ·蚁群算法双向搜索策略 | 第47-48页 |
| ·双向搜索策略 | 第47-48页 |
| ·实验结果与分析 | 第48页 |
| ·分层蚁群搜索策略 | 第48-52页 |
| ·西安市城市道路网的相关介绍 | 第48-49页 |
| ·城市道路网的分层 | 第49-51页 |
| ·实验结果与分析 | 第51-52页 |
| ·实验结果总结分析 | 第52-54页 |
| ·本章小节 | 第54-55页 |
| 第5章 基于蚁群算法的路径规划设计与实现 | 第55-61页 |
| ·相关内容介绍 | 第55-57页 |
| ·图论及相关概念 | 第55-56页 |
| ·MapInfo Mapx5.0概述 | 第56-57页 |
| ·路径规划问题的描述 | 第57-58页 |
| ·蚁群算法求解路径规划流程设计 | 第58-59页 |
| ·桌面应用程序创建方法 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·本文总结 | 第61页 |
| ·未来的研究展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 附录 | 第67-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 攻读硕士学位期间研究成果及所获奖励 | 第75页 |
