| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| ·引言 | 第10页 |
| ·群体智能算法 | 第10-15页 |
| ·最优化问题 | 第10-11页 |
| ·群体智能算法 | 第11-12页 |
| ·几种群体智能算法 | 第12-15页 |
| ·机器人路径规划 | 第15-17页 |
| ·机器人综述 | 第15-16页 |
| ·机器人路径规划研究现状 | 第16-17页 |
| ·本文研究内容及结构 | 第17-20页 |
| ·本文研究内容 | 第17页 |
| ·本文章节安排 | 第17-20页 |
| 第二章 引力搜索算法 | 第20-30页 |
| ·基本引力搜索算法理论 | 第20-25页 |
| ·万有引力定律 | 第20-22页 |
| ·引力搜索算法原理 | 第22-25页 |
| ·进制引力搜索算法原理 | 第25-26页 |
| ·引力搜索算法流程 | 第26-27页 |
| ·引力搜索算法的机理 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-30页 |
| 第三章 基于亲和度的引力搜索算法 | 第30-40页 |
| ·引力搜索算法存在的问题 | 第30-31页 |
| ·基于亲和度的引力搜索算法 | 第31-32页 |
| ·改进算法流程 | 第32页 |
| ·仿真实验 | 第32-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于亲和度与黑洞相融的引力搜索算法 | 第40-50页 |
| ·自然界中的黑洞 | 第40-41页 |
| ·黑洞与亲和度引力搜索算法相融合 | 第41页 |
| ·算法流程 | 第41-43页 |
| ·仿真实验 | 第43-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 改进的引力搜索算法在路径规划的应用 | 第50-60页 |
| ·移动机器人环境空间建模 | 第50-54页 |
| ·问题描述 | 第51-52页 |
| ·机器人模型与障碍物模型定义 | 第52-53页 |
| ·环境模型的建立 | 第53-54页 |
| ·基于 PBGSA 的移动机器人路径规划 | 第54-57页 |
| ·优化问题描述 | 第54-55页 |
| ·粒子的有效性 | 第55-56页 |
| ·选择操作 | 第56页 |
| ·算法流程 | 第56-57页 |
| ·仿真实验 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 总结与展望 | 第60-62页 |
| ·本文总结 | 第60页 |
| ·本文展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 附录 A（攻读硕士学位期间发表的论文和参与的项目） | 第70页 |