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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--融合蚁群算法和遗传算法的移动机器人全局路径规划算法研究
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融合蚁群算法和遗传算法的移动机器人全局路径规划算法研究
 
     论文目录
 
摘要第6-7页
Abstract第7-8页
第1章 绪论第11-19页
    1.1 课题研究的背景和意义第11-13页
    1.2 国内外路径规划研究现状第13-17页
        1.2.1 移动机器人全局路径规划第14-16页
        1.2.2 移动机器人局部路径规划第16-17页
    1.3 本文的主要研究内容第17-19页
第2章 蚁群算法和遗传算法的原理分析第19-35页
    2.1 蚁群算法的基本思想第19-21页
    2.2 蚁群算法的实现原理第21-26页
    2.3 蚁群系统简介第26-29页
        2.3.1 精英蚁群系统第27-28页
        2.3.2 最大最小蚁群系统第28-29页
    2.4 遗传算法的基本思想第29-30页
    2.5 遗传算法的实现原理第30-33页
    2.6 本章小结第33-35页
第3章 蚁群算法和遗传算法参数分析及仿真第35-45页
    3.1 蚁群算法参数分析及仿真第35-41页
        3.1.1 信息素蒸发系数分析及仿真第35-37页
        3.1.2 信息启发式因子分析及仿真第37-38页
        3.1.3 期望启发式因子分析及仿真第38-39页
        3.1.4 信息素质量系数分析及仿真第39-41页
    3.2 遗传算法参数分析及仿真第41-44页
        3.2.1 种群规模分析及仿真第41-42页
        3.2.2 交叉率分析及仿真第42页
        3.2.3 变异率分析及仿真第42-44页
    3.3 本章小结第44-45页
第4章 移动机器人路径规划的环境建模第45-53页
    4.1 路径规划环境建模概述第45-47页
    4.2 栅格法建模第47-50页
        4.2.1 直角坐标表示法第48-49页
        4.2.2 序号表示法第49-50页
    4.3 栅格地图可行域分析第50-52页
    4.4 本章小结第52-53页
第5章 融合蚁群和遗传算法的全局路径规划第53-79页
    5.1 蚁群算法与遗传算法的融合方式第53-55页
    5.2 蚁群遗传融合算法的改进策略第55-59页
        5.2.1 信息素更新策略的改进第55-58页
        5.2.2 蚁群双向搜索策略第58-59页
    5.3 蚁群遗传融合算法的实现步骤第59-60页
    5.4 蚁群遗传融合算法仿真验证第60-71页
    5.5 TurtleBot移动机器人实验第71-78页
        5.5.1 TurtleBot移动机器人第71-72页
        5.5.2 实验环境的搭建第72-74页
        5.5.3 实验过程及结果分析第74-78页
    5.6 本章小结第78-79页
第6章 结论与展望第79-81页
    6.1 结论第79页
    6.2 展望第79-81页
参考文献第81-87页
致谢第87-89页
附录第89页
    A. 作者在攻读硕士学位期间参加的科研项目第89页

 
 
论文编号BS4655908,这篇论文共89
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