1、莉指导老师郑建立二零五年月万方数据基于改进蚁群算法机器人路径规划研究东华大学学位论文原创性声明本人郑重声明我恪守学术道德，崇尚严谨学风。所呈交学位论文，是本人在导师指导下，独立进行研究工作所取得成果。除文中已明确注明和引用内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过作品及成果内容。论文为本人亲自撰写，我对所写内容负责，并完全意识到本声明法律结果由本人承担。学位论文作者签名日期年月日万方数据基于改进蚁群算法机器人路径规划研究东华大学学位论文版权使用授权书学位论文作者完全了解学校有关保留使用学位论文。
2、径，近年来，各国研究专家学者致力于机器人路径规划研究中，并取得了良好效果，研究出了许多路径规划方法，主要包括人工势场法神经网络法遗传算法等，这些算法在路径规划问题或者其他优化问题应用中，都有着不错研究成果。意大利学者等人首先提出了蚁群算法，该算法思想来源是通过蚂蚁自催化行为得到启发。蚁群算法被应用在许多研究领域，它不仅具有正反馈性特点，而且还拥有并行性和较强鲁棒性等优点，在解决机器人路径规划问题方面都有成功应用。然而，针对该算法在机器人路径规划中问题，蚁群算法仍存在缺点，主要是在处理问题过程中，容易陷入局。
3、助下进行。郑老师以其严谨治学态度渊博学识深刻洞察力严格分析方法和缜密理论思路在学术上指点和影响作者，使作者能够学到经典和崭新知识，领会了进行科学研究各种思想和方法，而且，他对生活豁达和平和，对人和蔼可亲和平易近人，同样为作者在生活和为人处世方面树立了个追求榜样。其次，我要感谢直在我身边支持我亲人和朋友，有了他们给予我不断鼓励与支持，我才能克服各种困难，不断努力前进。感谢父母养育与栽培之恩，不求回报给予我切，让我幸福快乐地成长，感谢朋友默默关心和鼓励，在每个人生转折点给予我支持，默默为我付出。再次，我要感谢。
4、规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文复印件和电子版，允许论文被查阅或借阅。本人授权东华大学可以将本学位论文全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密，在年解密后适用本版权书。本学位论文属于不保密。学位论文作者签名指导教师签名日期年月日日期年月日万方数据基于改进蚁群算法机器人路径规划研究基于改进蚁群算法机器人路径规划摘要路径规划是机器人导航技术研究领域重要部分，是不可或缺。所谓机器人路径规划就是指在未知环境下，能够寻找出条从起点到终点安全路。
5、万方数据基于改进蚁群算法机器人路径规划研究张振武,丁冬仡微计算机信息,席志红,原新,许辉基于视觉移动机器人实时避障和导航哈尔滨工程大学学报,廖传锦,黄席诞基于边缘提取和特征跟踪适路检测算法重庆入学学报自然科学版,吴镜开,黄远灿,王世兴基于势场法移动机器人避障路径规划微计算机信息王颖,谢剑英种自适应蚁群算法及其仿真研究系统仿真学报覃刚力,杨家本自适应调整信息素蚁群算法信息与控制周利坤,刘宏昭自适应蚁群算法在轮式机器人三维路径规划应用机械科学与技术,万方数据基于改进蚁群算法机器人路径规划研究温素芳,朱齐丹,张。
6、到不同规模环境信息，通过基本蚁群算法自适应蚁群算法和改进蚁群算法分析比较，改进后蚁群算法在收敛速度和最短路径方面都取得较好结果，从而改进后蚁群算法有效性和万方数据基于改进蚁群算法机器人路径规划研究适应性得到验证。其次，研究了改进蚁群算法在动态规划中应用，首先通过算法在机器人工作空间中搜索出条全局最短路径，机器人在行走过程中，旦检测到前方有移动障碍物，则利用改进蚁群算法在移动障碍物周围寻找出局部目标点，实现动态避障结果。关键词路径规划算法基本蚁群算法免疫算子非线性规划万方数据基于改进蚁群算法机器人路径规划研。
7、防工业出版社,高铁红,韩彦芳,张家棋基于模糊网络模式识别研究河北工业大学学报董立志,孙茂相,朱枫,董再励,尹朝万基于实时障碍物预测机器人运动规划机器人章毓晋图像工程图像处理和分析第版北京清华大学出版社,叶志伟，郑肇葆蚁群算法中参数设置研究以问题为例武汉大学学报信息科学版王俭,赵鹤鸣,陈卫东移动机器人全覆盖路径规划研究微计算机信息万方数据基于改进蚁群算法机器人路径规划研究姚辉学,卢章平种任意复杂程度二维多边形求交算法工程图学学报,不张福浩,刘纪平,李青元基于算法种最短路径优化算法遥感信息,周培德交通道路网中。
8、免疫算子，即蚁群搜索过程中，根据节点选择概率选择下个节点，直到所有蚂蚁到达终点为止，此时构成所有路径称为初始种群，然后经过选择，把优秀个体选择出来之后，再经过交叉和变异，对个体上些基因进行改变，形成新个体，以提高解质量。每经过十次循环后，通过非线性寻优方法，选择出最优个体。因此，改进蚁群算法提高了在全局搜索空间遍历性和收敛速率，避免陷入局部最优解，是种收敛性和寻优能力都比较好优化方法，可以得到机器人行走最优路径。在本文中，分别在机器人静态和动态环境中对改进蚁群算法进行验证分析，首先，在静态路径规划中，采集。
9、小仿,基于模糊控制器移动机器人路径规划仿真,应用科技胡光艳,田会方,动态环境中基于模糊概念机器人路径跟踪控制,国外建材科技马兆青,袁曾任,基于栅格方法移动机器人实时导航和避障,机器人,葛红,免疫算法综述自然科学报,周伟良,何琨,曹先彬等基于种免疫遗传算法网络设计自然科学版,刘克胜,曹先彬基于免疫算法问题求解计算机工程,袁曾任人工神经元网络及应用,清华大学出版社,丛爽面向工具箱神经网络理论与应用中国科学技术大学出版社,徐勇,荆涛等译神经网络模式识别及其实现电子工业出版社,郑南宁计算机视觉与模式识别第版北京国。
10、东华大学，是它给予了我这次难得学习机会，让我离开校园后，依然能够从中学习丰富知识，它优良学习传统与校园作风让我掌握了最基本学习方法，使我在以后学习生活与工作中，增加了自信。最后，我要感谢评审论文各位专家老师！衷心感谢您们！再次向所有关心爱护和帮助我老师和朋友表示由衷感谢!万方数据基于改进蚁群算法机器人路径规划作者邱莉莉学位授予单位东华大学引用本文格式邱莉莉基于改进蚁群算法机器人路径规划学位论文硕士,基于改进蚁群算法机器人路径规划研究学校代码学号基于改进蚁群算法机器人路径规划学科专业控制科学与工程论文作者邱。
11、意两点之间最短路径快速算法闭计算机研究与发展万方数据基于改进蚁群算法机器人路径规划研究万方数据基于改进蚁群算法机器人路径规划研究攻读硕士学位期间发表学术论文邱莉莉,郑建立基于改进蚁群算法机器人路径规划研究信息技术,万方数据基于改进蚁群算法机器人路径规划研究万方数据基于改进蚁群算法机器人路径规划研究致谢时光荏苒，近三年研究生生活即将进入尾声，在论文即将定稿之际，谨向所有关心和帮助过我人表达诚挚谢意。首先，忠心感谢我导师郑建立副教授多年来对我教育和培养。作者所有科研工作和论文写作自始至终是在他悉心指导和积极帮。
12、最优解以及收敛速度比较慢。在本文中，针对机器人路径规划问题，通过蚁群算法在机器人路径规划应用和分析，提出了改进蚁群算法有效性和适用性。首先对机器人工作空间进行环境建模，将三维空间模型转化成二维平面，利用栅格法对二维平面做栅格划分，并以此作为机器人路径规划环境模型。分别分析了传统蚁群算法和自适应蚁群算法在机器人路径规划问题上应用，并且根据基本蚁群算法优缺点，对蚁群算法进行改进。其次，针对蚁群算法在机器人路径规划上收敛速度慢容易陷入局部最优解问题，为了更好优化实验结果，因此，在每次蚁群算法迭代寻优过程中，引入。
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发扬斗争精神PPT（党课课件版） 编号40