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基于社会群体搜索算法的机器人路径规划

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基于社会群体搜索算法的机器人路径规划
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-9页
第1章 绪论第9-13页
  · 研究背景和意义第9页
  · 智能移动机器人国内外研究现状第9-10页
  · 路径规划方法概述第10-12页
    · 传统的路径规划方法第11页
    · 智能的算法路径规划第11页
    · 基于混合方法的路径规划第11-12页
  · 论文的研究内容和组织结构第12-13页
    · 论文研究的主要内容第12页
    · 论文的组织结构第12-13页
第2章 相关研究第13-18页
  · 遗传算法第13-14页
    · 遗传算法简介第13页
    · 遗传算法的优缺点第13-14页
    · 遗传算法的改进思路第14页
  · 粒子群算法第14-16页
    · 粒子群算法简述第14-15页
    · 粒子群算法的优缺点第15页
    · 粒子群算法的改进思路第15-16页
  · 生物界的社会行为第16-17页
  · 本章小结第17-18页
第3章 社会群体搜索算法第18-33页
  · 群体初始化第20-21页
  · 计算估价函数第21页
  · 计算决策因子,将种群中个体分类第21-24页
  · 追随操作和抛弃操作第24-28页
    · 追随操作第24-27页
    · 淘汰操作第27-28页
  · 交叉变异第28-31页
    · 交叉操作第28-30页
    · 变异操作第30-31页
  · 社会群体算法收敛性分析第31-32页
  · 本章小结第32-33页
第4章 使用社会群体搜索算法的机器人路径规划第33-41页
  · 问题描述和环境建模第33-34页
  · 群体初始化第34-36页
  · 估价函数的计算第36-38页
  · 计算决策因子,将种群分类第38页
  · 追随操作第38页
  · 执行抛弃操作第38-39页
  · 执行交叉操作第39页
  · 执行变异操作第39页
  · 动态环境的规划思路第39-40页
  · 本章小结第40-41页
第5章 仿真实验与实验结果分析第41-57页
  · 系统实现第41页
  · 实验结果及分析第41-56页
    · 场景设置第41页
    · 实验结果第41-48页
    · 结果分析第48-53页
    · 参数分析第53-56页
    · 与其他算法的比较第56页
  · 本章小结第56-57页
第6章 总结与展望第57-58页
  · 总结第57页
    · 本文的主要工作第57页
    · 本文的不足第57页
  · 展望第57-58页
参考文献第58-63页
致谢第63 页

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