1。2。1 国外研究现状 1

1。2。2 国内研究现状 2

1。3 本文研究内容 2

1。4 后续章节安排 3

第二章 预备知识 4

2。1 路径规划问题的一般定义 4

2。2 路径规划问题的求解方法概述 5

2。3 粒子群优化算法(PSO)概述 5

2。4 PSO 算法的基本定义 6

2。5 PSO 算法的计算步骤 7

2。6 PSO 算法的特点 8

2。7 PSO 算法的常见优化方式 9

第三章 PSO 求解路径规划问题 10

3。1 PSO 算法中的数据表达 10

3。2 初始化粒子 10

3。2。1 生成顶点信息表 10

3。2。2 生成概率表 11

3。2。3 生成初始化的粒子 11

3。3 PSO 算法求解最短路径问题的模型 11

3。4 求解最短路径问题的 PSO 算法 13

3。5 编程思想 14

3。6 自适应惯性系数的优化方法 15

第四章 仿真实验 17

4。1 实验一 应用于 6*6 的规则路网 17

4。2 实验二 应用于 10*10 的规则路网 19

4。3 实验三 自适应惯性权重的优化 22

4。4 实验四 应用于不规则路网 24

4。5 实验五 应用于现实路网 25

第五章 结论与展望 28

5。1 课题总结 28

5。2 对未来发展的展望 28

致谢 29

参考文献 30

第一章 绪 论

1。1 研究背景及选题意义

近年来，随着物流供应系统的不断完善与发展，并且朝着全球化、信息化、一体 化发展，物流作为一种新兴服务业，有着广阔的前景。对于提高国家经济运行质量和 效益、增强企业竞争力、促进企业生产力、优化资源配置等方面具有重要意义。运输 系统是物流系统构成中最为重要的一个环节，因此合理选择车辆运输路线，提高运输 效率，降低运输成本成为加速物流发展的有效方法。车辆路径规划问题便是优化运输 服务的核心问题，能够有效的降低企业成本，还能达到节能减排的目的，减少对环境 的影响[1]。论文网

此外，车辆路径规划问题还能有效缓解交通压力，提高交通运输的顺畅性，符合 企业乃至城市发展的需要。路径规划问题也被广泛应用在电子地图以及导航系统方面， 是实现导航功能的核心问题，具有极其重要的应用价值。此外，随着机器人技术的不 断发展，机器人的智能化程度取决于其智能控制和自主导航能力，因此路径规划对于 这一方面具有十分重要的意义[2]。