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基于粒子群优化算法的水下潜器实时路径规划技术研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-13页
第1章 绪论第13-28页
   ·选题意义与背景第13-14页
   ·水下潜器路径规划研究现状第14-22页
     ·水下潜器发展现状第14-16页
     ·水下潜器路径规划技术第16-22页
   ·粒子群优化算法发展及研究现状第22-26页
     ·粒子群优化算法的产生第22-25页
     ·粒子群优化算法研究热点第25-26页
   ·论文的主要研究工作第26-28页
第2章 粒子群优化算法及其在路径规划中的应用第28-46页
   ·粒子群优化算法的基本描述第28-33页
     ·粒子群优化算法的原理及内容第28-31页
     ·粒子群优化算法的特点及研究现状第31-33页
   ·粒子群优化算法收敛性第33-37页
     ·单个粒子的运动轨迹第33-36页
     ·粒子群优化算法收敛性第36-37页
   ·PSO在路径规划中的应用第37-45页
     ·PSO在路径规划中的应用现状第37-38页
     ·PSO路径规划方法及特点第38-44页
     ·PSO路径规划方法存在的问题及改进思路第44-45页
   ·本章小结第45-46页
第3章 基于协作进化思想的改进PSO算法第46-63页
   ·协作进化思想在粒子群优化算法中的应用第46-50页
     ·子种群间的协作进化机制第46-47页
     ·粒子间的协作进化机制第47-49页
     ·粒子维变量间的协作进化机制第49-50页
   ·基于协作进化思想的改进PSO算法第50-57页
     ·维变量建模方法第50-53页
     ·多样性测量及均衡分布度参数第53-54页
     ·一种基于协作思想的进化策略改进第54-56页
     ·算法描述第56-57页
   ·实验仿真及算法性能分析第57-62页
     ·收敛速度分析第57-60页
     ·多样性测试第60-61页
     ·成功率测试第61-62页
   ·本章小结第62-63页
第4章 静态环境下基于PSO的路径规划方法研究第63-84页
   ·PSO参数值确定第63-66页
   ·一种极坐标环境下的粒子群路径规划方法第66-78页
     ·极坐标环境建模第67-73页
     ·启发式知识的运用第73-76页
     ·动态调整路径点策略第76-78页
     ·算法描述第78页
   ·仿真实验结果及分析第78-83页
     ·实验设计及参数选取第78-79页
     ·算法性能评估第79-83页
   ·本章小结第83-84页
第5章 动态环境下的局部实时路径规划方法研究第84-110页
   ·动态已知环境下基于PSO的局部路径规划方法第84-94页
     ·动态环境建模方法第85页
     ·局部路径规划避障模型第85-89页
     ·基于PSO算法的避碰策略及分析第89-91页
     ·算法描述及仿真结果分析第91-94页
   ·动态未知环境的局部路径规划第94-109页
     ·滚动窗口路径规划方法第94-100页
     ·基于观测窗口的局部路径规划方法第100-106页
     ·仿真实验结果及分析第106-109页
   ·本章小结第109-110页
第6章 AUV实时路径规划系统第110-141页
   ·AUV路径规划系统设计第110-112页
   ·全局与局部规划权衡策略第112-116页
     ·子目标选取第112-113页
     ·规划权衡策略第113-114页
     ·路径规划系统算法描述第114-116页
   ·AUV三维海底路径规划方法研究第116-127页
     ·AUV三维海底建模方法第117-122页
     ·基于PSO的三维全局路径规划方法第122-127页
   ·实时路径规划系统仿真实验第127-135页
     ·仿真条件及算法参数的选择第127-128页
     ·二维环境规划结果分析第128-131页
     ·三维海底路径规划仿真结果分析第131-135页
   ·系统可达性和安全性分析第135-140页
     ·可达性分析第135-136页
     ·安全性分析第136-140页
   ·本章小结第140-141页
结论第141-144页
参考文献第144-158页
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果第158-159页
致谢第159页

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