【摘 要】
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当今社会,移动机器人领域的发展成果已经被应用到关系国民经济发展的各个领域,如在工农业生产、医疗卫生保健、城市规划、国防安全保障和空间探测等领域都有着广泛而重要的应
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当今社会,移动机器人领域的发展成果已经被应用到关系国民经济发展的各个领域,如在工农业生产、医疗卫生保健、城市规划、国防安全保障和空间探测等领域都有着广泛而重要的应用。路径规划是移动机器人研究中的最重要组成部分,良好的路径规划算法可以在很大程度上提高机器人的使用效率,快速有效地完成工作任务。显然对移动机器人的路径规划的研究已成为该领域的一个主要研究方向。 本篇论文主要针对移动机器人的步态算法进行研究,基于一个经典的组合优化问题——旅行商问题(TSP)进行路径规划算法的构建与分析。TSP问题的简单提法是:假设一个旅行者要遍历n个城市,并且每个城市只能访问一次,最后要回到原来出发的城市,怎样去安排路径才能使其总路程最短。这一问题及其相关问题,是应用数学领域中的著名问题之一。 本论文首先介绍了移动机器人的发展史,然后是对TSP路径规划进行了概述,详尽地讨论了TSP路径规划的类别及国内外的发展状况,为本项工作奠定了背景基础。其次,分析了两种智能算法(遗传算法和模拟退火算法)的理论以及这两种算法流程的实现,总结了各种算法的优缺点,接下来分别对基于遗传算法的TSP算法和基于模拟退火算法的TSP算法进行了研究,并结合两种算法的特点构成了一个新的算法。最后,通过基于Matlab的仿真实验从计算效果角度验证了该算法具备的较好全局搜索能力,以及较快的收敛速度。数值结果说明了方法的实用性与效率。
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