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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摘要

第1章绪论

1．1课题研究的背景和意义

1．2国内外路径规划研究现状

1．2．1移动机器人全局路径规划

1．2．2移动机器人局部路径规划

1．3本文的主要研究内容

第2章蚁群算法和遗传算法的原理分析

2．1蚁群算法的基本思想

2．2蚁群算法的实现原理

2．3蚁群系统简介

2．3．1精英蚁群系统

2．3．2最大最小蚁群系统

2．4遗传算法的基本思想

2．5遗传算法的实现原理

2．6本章小结

第3章蚁群算法和遗传算法参数分析及仿真

3．1蚁群算法参数分析及仿真

3．1．1信息素蒸发系数分析及仿真

3．1．2信息启发式因子分析及仿真

3．1．3期望启发式因子分析及仿真

3．1．4信息素质量系数分析及仿真

3．2遗传算法参数分析及仿真

3．2．1种群规模分析及仿真

3．2．2交叉率分析及仿真

3．2．3变异率分析及仿真

3．3本章小结

第4章移动机器人路径规划的环境建模

4．1路径规划环境建模概述

4．2栅格法建模

4．2．1直角坐标表示法

4．2．2序号表示法

4．3栅格地图可行域分析

4．4本章小结

第5章融合蚁群和遗传算法的全局路径规划

5．1蚁群算法与遗传算法的融合方式

5．2蚁群遗传融合算法的改进策略

5．2．1信息素更新策略的改进

5．2．2蚁群双向搜索策略

5．3蚁群遗传融合算法的实现步骤

5．4蚁群遗传融合算法仿真验证

5．5 TurtleBot移动机器人实验

5．5．1 TurtleBot移动机器人

5．5．2实验环境的搭建

5．5．3实验过程及结果分析

5．6本章小结

第6章结论与展望

6．1结论

6．2展望

参考文献

致谢

附录