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面向机电产品线缆设计的“遗传-A~*”混合优化算法

摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
注释表第12-13页
缩略词第13-14页
第一章 绪论第14-21页
    1.1 研究背景第14页
    1.2 机电产品的布线设计问题概述第14-17页
        1.2.1 机电产品布线设计流程第14-15页
        1.2.2 布线设计内容第15-17页
    1.3 研究现状及存在问题第17-18页
        1.3.1 线缆设计与智能优化算法第17页
        1.3.2 A~*算法路径搜索技术及其研究现状第17-18页
        1.3.3 遗传算法在线缆设计应用中的研究现状及存在问题第18页
    1.4 本课题的研究意义和研究内容第18-20页
    1.5 本文章节安排第20-21页
第二章 布线环境的空间预处理第21-31页
    2.1 满足布线工艺的布线环境要求第21-23页
        2.1.1 布线工艺概述第21页
        2.1.2 布线环境要求概述第21-22页
        2.1.3 布线环境的表达与存储第22-23页
    2.2 布线环境计算方法第23-28页
        2.2.1 Pro/E球心坐标提取第25-26页
        2.2.2 干涉球心坐标导出第26-28页
    2.3 空间预处理结果显示第28-29页
    2.4 本章小结第29-31页
第三章 基于改进A~*算法的线缆三维路径优化第31-45页
    3.1 启发式搜索与A~*算法第31-33页
    3.2 工艺约束的三维空间路径搜索问题第33-37页
        3.2.1 二维到三维的拓展第34页
        3.2.2 布线工艺约束概述第34-35页
        3.2.3 栅格点属性信息的拓展第35-36页
        3.2.4 根据布线工艺约束定义栅格点权值第36-37页
    3.3 基于改进A~*算法的路径搜索第37-39页
        3.3.1 A~*算法估价函数的选取及其对计算结果的影响第37-39页
        3.3.2 引入栅格点权值的启发函数第39页
    3.4 改进后的A~*算法实例验证第39-44页
        3.4.1 三维空间路径搜索验证实例第39-40页
        3.4.2 空间预处理第40页
        3.4.3 改进A~*算法的路径搜索与结果讨论第40-44页
    3.5 本章小结第44-45页
第四章 遗传-A~*混合的线缆全局优化计算第45-63页
    4.1 遗传算法概述第45-47页
        4.1.1 遗传算法原理概述第45-46页
        4.1.2 遗传算法应用概述第46-47页
    4.2 基于遗传算法的线缆结构优化第47-50页
        4.2.1 分支点对线缆结构设计的影响第47-48页
        4.2.2 染色体编码设计第48-50页
    4.3 局部最优与全局最优解第50页
    4.4 适应度函数设计第50-54页
        4.4.1 适应度的计算第50-51页
        4.4.2 改进的适应度计算第51-54页
    4.5 改进的遗传算法操作第54-61页
        4.5.1 选择第54-57页
        4.5.2 杂交第57-60页
        4.5.3 变异第60-61页
        4.5.4 终止条件及保护优秀个体策略第61页
    4.6 本章小结第61-63页
第五章 算法验证及分析第63-71页
    5.1 应用实例验证第63-66页
        5.1.1 算法实例验证输入条件第63-64页
        5.1.2 算法实例验证结果第64-66页
        5.1.3 CAD软件中的计算结果重建模显示第66页
    5.2 算法性能分析第66-69页
        5.2.1 遗传算法致死率分析第66-68页
        5.2.2 遗传算法收敛性分析第68-69页
        5.2.3 遗传算法稳定性分析第69页
        5.2.4 A~*算法时间复杂度分析第69页
    5.3 本章小结第69-71页
第六章 总结与展望第71-73页
    6.1 本文总结第71-72页
    6.2 进一步工作第72-73页
参考文献第73-77页
致谢第77-78页
在学期间发表的学术论文与申请的专利第78页

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