發(fā)布時間：2021-09-18 12:15

　　路徑規(guī)劃算法是智能領域中一項新興的關鍵支撐技術;依據(jù)路徑規(guī)劃算法的實現(xiàn)原理,將其分為進化型算法與非進化型算法;再依據(jù)數(shù)學特征將非進化型算法細分為經(jīng)典數(shù)學與幾何圖論兩類;針對每類算法,分別從發(fā)展背景、設計思想、優(yōu)缺點、改進與發(fā)展等方面簡要歸納分析;最后對路徑規(guī)劃算法的未來發(fā)展趨勢進行展望。 

【文章來源】：價值工程. 2020,39(03)

【文章頁數(shù)】：5 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 路徑規(guī)劃算法
    1.1 非進化型算法
        1.1.1 經(jīng)典數(shù)學
        1.1.2 幾何圖論
    1.2 進化型算法
        1.2.1 禁忌搜索法
        1.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡算法
        1.2.3 蟻群算法
        1.2.4 遺傳算法
        1.2.5 粒子群算法
2 未來展望


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于改進的人工勢能場的移動機器人路徑規(guī)劃研究[J]. 許亞.  科技展望. 2016(33)
[2]UUV自主航行路徑規(guī)劃方法[J]. 溫志文,蔡衛(wèi)軍,楊春武.  制造業(yè)自動化. 2016(11)
[3]基于Dijkstra-蟻群算法的泊車系統(tǒng)路徑規(guī)劃研究[J]. 王輝,朱龍彪,王景良,陳紅艷,邵小江,朱志慧.  工程設計學報. 2016(05)
[4]美國國防高級研究計劃局“小精靈”項目[J]. 袁成.  兵器知識. 2016(09)
[5]基于GIS的路徑規(guī)劃算法研究與實現(xiàn)[J]. 孫蘭會,成鋒,陸愈實.  現(xiàn)代電子技術. 2016(05)
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[8]基于改進蟻群粒子群算法的移動機器人路徑規(guī)劃[J]. 何少佳,史劍清,王海坤.  桂林理工大學學報. 2014(04)
[9]一種Dijkstra算法的優(yōu)化實現(xiàn)方法[J]. 趙磊,侯莉莉.  信息系統(tǒng)工程. 2014(01)
[10]一種基于粒子群參數(shù)優(yōu)化的改進蟻群算法[J]. 李擎,張超,陳鵬,尹怡欣.  控制與決策. 2013(06)

碩士論文
[1]基于改進遺傳算法的移動機器人路徑規(guī)劃研究[D]. 田欣.鄭州大學 2016
[2]基于優(yōu)化Floyd算法的室內(nèi)機器人路徑規(guī)劃研究[D]. 王靖東.西北農(nóng)林科技大學 2015
[3]路徑規(guī)劃算法的研究及應用[D]. 謝娟.電子科技大學 2015
[4]基于混合遺傳禁忌搜索算法的多目標柔性作業(yè)車間調(diào)度問題研究[D]. 王超.重慶大學 2012
[5]基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的入侵檢測技術研究[D]. 曾顯峰.華南理工大學 2010
[6]遺傳算法的改進及其應用研究[D]. 王璇.華北電力大學（北京） 2010
[7]基于禁忌搜索算法的生理信號情感識別研究[D]. 王玉晶.西南大學 2008



本文編號：3400120