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基于Hopfield网络的路径规划并行算法设计与实现

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第11-19页
    1.1. 研究背景及意义第11-13页
    1.2. 路径规划算法研究现状第13-15页
        1.2.1. 路径规划基本步骤第13-14页
        1.2.2. 常用路径规划算法第14-15页
    1.3. Hopfield神经网络在路径规划中应用第15-17页
    1.4. 本文的主要工作及创新点第17-19页
        1.4.1. 主要工作内容第17-18页
        1.4.2. 主要创新点第18-19页
第二章 多目标路径规划问题第19-26页
    2.1. 路径规划问题介绍第19-20页
    2.2. 多目标路径规划问题与优化问题第20-25页
        2.2.1. 多目标的处理第20-21页
        2.2.2. 路网模型第21页
        2.2.3. 约束条件第21-22页
        2.2.4. 影响因素第22页
        2.2.5. 多目标的权重分析第22-25页
    2.3. 本章小结第25-26页
第三章 Hopfield神经网络在优化问题中的应用第26-55页
    3.1. Hopfield神经网络第26-32页
        3.1.1. Hopfield神经网络的基本概念第26-29页
        3.1.2. Hopfield神经网络的学习算法第29-30页
        3.1.3. CHNN的能量函数及其稳定性分析第30-32页
    3.2. Hopfield神经网络求解凸优化问题第32-44页
        3.2.1. CHNN与优化问题第32-35页
        3.2.2. CHNN计算示例第35-39页
        3.2.3. 步长更新策略的改进第39-44页
    3.3. 连续型模拟退火算法求解非凸优化问题第44-52页
        3.3.1. 模拟退火算法基本原理第44-46页
        3.3.2. 连续型模拟退火算法第46-47页
        3.3.3. 模拟退火算法的参数设置第47-48页
        3.3.4. SA计算示例第48-52页
    3.4. 模拟退火算法与Hopfield神经网络相结合第52-54页
        3.4.1. SA-CHNN算法基本介绍第52-53页
        3.4.2. SA-CHNN计算示例第53-54页
    3.5. 本章小结第54-55页
第四章 并行计算的在路径规划算法中的应用第55-76页
    4.1. 并行计算基本概念第55-56页
        4.1.1. 并行计算机体系结构第55页
        4.1.2. 并行程序编程模型第55-56页
    4.2. Open CL与并行计算第56-61页
        4.2.1. Open CL基本概念第56-58页
        4.2.2. Open CL基本架构第58-60页
        4.2.3. Open CL编程步骤第60-61页
    4.3. Hopfield神经网络的并行化分析第61-63页
    4.4. 矩阵并行运算的性能分析第63-70页
        4.4.1. Open CL在矩阵乘法上性能测试第63-67页
        4.4.2. Open CL矩阵运算的优化设计第67-70页
    4.5. 多目标路径规划算法的验证第70-75页
        4.5.1. 多目标路径问题的数学模型第70页
        4.5.2. CHNN的构建第70-73页
        4.5.3. 计算示例第73-75页
    4.6. 本章小结第75-76页
第五章 路径规划仿真软件的实现第76-85页
    5.1. 软件架构设计第76-78页
        5.1.1. 软件开发与运行环境第76-77页
        5.1.2. 软件基本架构第77-78页
    5.2. 功能模块的设计与实现第78-84页
    5.3. 本章小结第84-85页
总结与展望第85-87页
    1. 总结第85-86页
    2. 展望第86-87页
参考文献第87-91页
附录 1 Hopfield类核心代码第91-100页
附录 2 SA类核心代码第100-107页
附录 3 Open CL矩阵乘法核心代码第107-109页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第109-110页
致谢第110-111页
附件第111页

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