基于粒子群优化算法的船舶避碰研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-19页 |
| ·课题的研究背景和现状 | 第13-17页 |
| ·船舶避碰的研究背景和现状 | 第13-15页 |
| ·选题的背景 | 第15-17页 |
| ·课题研究内容及主要成果 | 第17页 |
| ·本文的章节安排和结构 | 第17-19页 |
| 第2章 船舶避碰基础知识 | 第19-29页 |
| ·船舶避碰阶段的划分 | 第19-20页 |
| ·船舶避碰过程 | 第20-22页 |
| ·船舶会遇局面划分 | 第22-23页 |
| ·安全会遇距离的确定 | 第23-24页 |
| ·避碰行动方式 | 第24页 |
| ·避让行动时机和幅度 | 第24-26页 |
| ·复航 | 第26-27页 |
| ·多船会遇 | 第27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 第3章 基于粒子群优化算法的船舶避碰决策 | 第29-43页 |
| ·粒子群优化算法 | 第29-31页 |
| ·基本粒子群优化算法原理 | 第29页 |
| ·基本粒子群优化算法描述 | 第29-30页 |
| ·基本粒子群算法参数的设置 | 第30-31页 |
| ·混沌粒子群优化算法 | 第31-33页 |
| ·免疫粒子群优化算法 | 第33-35页 |
| ·船舶避碰方案的确定 | 第35-41页 |
| ·船舶运动参数的确定 | 第35-37页 |
| ·船舶碰撞危险度的确定 | 第37-39页 |
| ·适应度函数的确定 | 第39-40页 |
| ·基于三种粒子群优化算法的最优避碰决策仿真 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 第4章 粒子群神经网络的研究 | 第43-53页 |
| ·神经网络基础知识 | 第43-44页 |
| ·BP 神经网络 | 第44-45页 |
| ·粒子群神经网络模型 | 第45-47页 |
| ·粒子群神经网络的实现 | 第45-46页 |
| ·粒子群优化神经网络的流程 | 第46-47页 |
| ·算法中的参数设置 | 第47页 |
| ·粒子群神经网络的数值实验 | 第47-52页 |
| ·函数拟合数值实验 | 第47-48页 |
| ·分类问题数值实验 | 第48-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 粒子群神经网络用于船舶碰撞危险度的确定 | 第53-69页 |
| ·船舶碰撞危险度的概念及其划分 | 第53页 |
| ·影响船舶碰撞危险度的因素 | 第53-55页 |
| ·船舶碰撞危险度的确定 | 第55-58页 |
| ·粒子群神经网络模型用于船舶碰撞危险度的确定 | 第58-68页 |
| ·两因素确定船舶碰撞危险度 | 第58-62页 |
| ·六因素确定船舶碰撞危险度 | 第62-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 结论 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第75-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
