粒子群算法在大型停车场车位诱导中的研究与应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题的研究意义及背景 | 第10-12页 |
| ·课题的研究现状 | 第12页 |
| ·智能停车场管理系统简介 | 第12-15页 |
| ·本文的主要内容及组织结构 | 第15-16页 |
| 第2章 粒子群算法 | 第16-26页 |
| ·粒子群算法的发展 | 第16页 |
| ·基本粒子群算法 | 第16-19页 |
| ·带惯性权重的粒子群算法 | 第19-20页 |
| ·带收缩因子的粒子群算法 | 第20-21页 |
| ·粒子群算法的拓扑结构 | 第21-22页 |
| ·参数分析 | 第22-26页 |
| 第3章 粒子群算法的改进 | 第26-39页 |
| ·混合 DE-PSO 算法 | 第26-31页 |
| ·差分算法(DE) | 第26-28页 |
| ·DE-PSO 算法 | 第28-29页 |
| ·DE-PSO 算法的仿真 | 第29-31页 |
| ·带交叉变异算子的粒子群算法 | 第31-37页 |
| ·遗传算法 | 第31-33页 |
| ·带交叉变异算子的粒子群算法(CMPSO) | 第33-35页 |
| ·算法仿真 | 第35-37页 |
| ·动态调节惯性权重 | 第37-39页 |
| ·惯性权重的动态调节 | 第37-38页 |
| ·仿真试验 | 第38-39页 |
| 第4章 改进的粒子群算法在停车场中的应用 | 第39-49页 |
| ·环境建模方法 | 第39-42页 |
| ·栅格法 | 第39-40页 |
| ·自由空间法 | 第40-41页 |
| ·构型空间法 | 第41-42页 |
| ·问题描述与建模 | 第42-43页 |
| ·粒子群算法在停车场中的应用 | 第43-47页 |
| ·编码 | 第44页 |
| ·适应度函数的设计 | 第44-47页 |
| ·仿真试验 | 第47-49页 |
| 第5章 总结与展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-52页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53页 |
