基于改进蚁群算法的三维无人机路径规划的研究与实现

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基于改进蚁群算法的三维无人机路径规划的研究与实现

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基于改进蚁群算法的三维无人机路径规划的研究与实现

论文目录
中文摘要	第1-4页
英文摘要	第4-7页
1 绪论	第7-14页
1.1 研究背景和意义	第7-10页
1.2 国内外研究现状	第10-12页
1.2.1 无人机研究现状	第10-11页
1.2.2 路径规划研究现状	第11-12页
1.3 本文主要研究内容	第12页
1.4 本文组织结构	第12-14页
2 背景知识	第14-23页
2.1 无人机路径规划介绍	第14页
2.2 无人机路径规划建模	第14-15页
2.3 无人机路径规划分类	第15-16页
2.4 无人机路径规划传统算法	第16-20页
2.4.1 可视图法	第16-17页
2.4.2 人工势场法	第17-18页
2.4.3 模糊逻辑法	第18页
2.4.4 遗传算法	第18-19页
2.4.5 神经网络法	第19页
2.4.6 蚁群算法	第19-20页
2.5 路径规划算法比较与分析	第20-21页
2.6 无人机飞行安全	第21页
2.7 本章小结	第21-23页
3 无人机分层路径规划模型	第23-32页
3.1 路径表示方法	第23-24页
3.2 规划空间模型	第24-26页
3.2.1 路径规划水平模型	第24-25页
3.2.2 路径规划垂直模型	第25-26页
3.3 垂直路径优化	第26-29页
3.3.1 路径点凹凸性判别	第26-27页
3.3.2 可行路径生成	第27-28页
3.3.3 凸点法优化路径	第28-29页
3.4 飞行路径生成	第29-31页
3.5 本章小结	第31-32页
4 基于蚁群算法的无人机路径规划设计	第32-44页
4.1 蚁群行为模式	第32-33页
4.2 蚁群算法数学原型	第33-35页
4.3 蚁群算法参数选择	第35-37页
4.3.1 信息素挥发系数 ρ 对算法性能的影响	第35-36页
4.3.2 蚂蚁数目m对算法性能的影响	第36页
4.3.3 启发因子 α 和 β 对算法性能的影响	第36页
4.3.4 信息素强度Q对算法性能的影响	第36-37页
4.4 基于改进蚁群算法的路径规划	第37-42页
4.4.1 信息素表示	第38-39页
4.4.2 转移规则	第39-41页
4.4.3 信息素更新规则	第41-42页
4.5 空间安全系数	第42-43页
4.6 本章小结	第43-44页
5 实验及结果分析	第44-54页
5.1 三维环境模型	第44-45页
5.2 基于改进蚁群算法的验证	第45-51页
5.2.1 参数优化	第46-50页
5.2.2 改进蚁群算法仿真与分析	第50-51页
5.3 空间安全系数影响	第51-53页
5.4 本章小结	第53-54页
6 总结及展望	第54-56页
6.1 全文工作总结	第54页
6.2 未来工作展望	第54-56页
致谢	第56-57页
参考文献	第57-59页

本篇论文共59页，点击这进入下载页面。

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