基于蚁群算法的路径规划问题研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 蚁群算法研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 路径规划方法研究 | 第11-13页 |
| 1.3.1 传统路径规划算法 | 第11-12页 |
| 1.3.2 智能路径规划算法 | 第12-13页 |
| 1.4 论文的主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 路径规划环境建模 | 第15-21页 |
| 2.1 环境建模概述 | 第15页 |
| 2.2 规划空间的表示方法 | 第15-19页 |
| 2.2.1 基于图形的规划方法 | 第15-17页 |
| 2.2.2 基于栅格的规划方法 | 第17-19页 |
| 2.3 栅格法建模 | 第19-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 蚁群算法概述及其在路径规划中的研究 | 第21-49页 |
| 3.1 基本蚁群算法概述 | 第21-25页 |
| 3.1.1 基本蚁群算法原理 | 第21-22页 |
| 3.1.2 基本蚁群算法的数学模型 | 第22-24页 |
| 3.1.3 基本蚁群算法的具体实现 | 第24-25页 |
| 3.2 几种典型的改进蚁群算法 | 第25-28页 |
| 3.2.1 带精英策略的蚂蚁系统 | 第25页 |
| 3.2.2 基于排序的蚂蚁系统 | 第25-26页 |
| 3.2.3 蚁群系统 | 第26-27页 |
| 3.2.4 最大最小蚂蚁系统 | 第27-28页 |
| 3.3 基于蚁群算法的路径规划 | 第28-31页 |
| 3.3.1 启发因子设计 | 第28-29页 |
| 3.3.2 状态转移规则 | 第29页 |
| 3.3.3 信息素初始化及更新 | 第29-30页 |
| 3.3.4 基本蚁群算法解决路径规划问题的流程 | 第30-31页 |
| 3.4 仿真实验结果分析 | 第31-47页 |
| 3.4.1 蚁群算法参数分析 | 第31-40页 |
| 3.4.2 实验结果对比分析 | 第40-47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-49页 |
| 第四章 改进蚁群算法在路径规划中的研究 | 第49-63页 |
| 4.1 蚁群算法改进研究 | 第49-51页 |
| 4.1.1 方向型启发因子设计 | 第49-50页 |
| 4.1.2 信息素挥发因子和增强因子动态调整策略 | 第50-51页 |
| 4.1.3 信息素更新方式的改进 | 第51页 |
| 4.2 改进蚁群算法的路径规划流程 | 第51-53页 |
| 4.3 仿真实验结果分析 | 第53-62页 |
| 4.3.1 第一种障碍环境下实验分析 | 第53-57页 |
| 4.3.2 第二种障碍环境下实验分析 | 第57-62页 |
| 4.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 5.1 总结 | 第63页 |
| 5.2 展望 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 作者简介 | 第71页 |
