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改进遗传算法及其在波束形成中的应用

摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第一章 绪论第11-14页
 1.1 遗传算法的发展背景第11页
 1.2 遗传算法的研究现状第11-12页
 1.3 本文的研究方向第12页
 1.4 本文主要研究内容第12-13页
 1.5 章节安排第13-14页
第二章 基本遗传算法第14-29页
 2.1 遗传算法概述第14-17页
  2.1.1 遗传算法简介第14页
  2.1.2 遗传算法的基本思想第14-15页
  2.1.3 遗传算法的运算过程第15-16页
  2.1.4 遗传算法的特点及其应用第16-17页
 2.2 遗传算法的基本实现技术第17-24页
  2.2.1 编码方法第17-18页
  2.2.2 适应度函数第18-21页
  2.2.3 选择运算第21-22页
  2.2.4 交叉运算第22-23页
  2.2.5 变异运算第23页
  2.2.6 自适应交叉和变异概率第23-24页
 2.3 遗传算法的性能评价第24-25页
 2.4 常用的测试函数第25-28页
 2.5 本章小结第28-29页
第三章 基于适应度变换的改进遗传算法第29-34页
 3.1 引言第29页
 3.2 对常用的适应度变换函数的分析第29-30页
 3.3 对常用适应度函数的改进第30页
 3.4 改进的遗传算法实现第30-31页
 3.5 算法仿真实验与分析第31-33页
 3.6 本章小结第33-34页
第四章 基于局部变异的改进遗传算法第34-39页
 4.1 局部变异算子的提出第34页
 4.2 局部变异算子的实现方法第34-35页
 4.3 算法实现第35页
 4.4 仿真事例第35-38页
 4.5 本章小结第38-39页
第五章 基于直接搜索法的混合遗传算法第39-48页
 5.1 算法的提出第39页
 5.2 GADS算法原理第39-41页
  5.2.1 GADS算法的基本思想第39-40页
  5.2.2 GALM与DS的接口方式第40页
  5.2.3 直接搜索法的步长设置第40-41页
  5.2.4 GADS算法实现第41页
 5.3 GADS算法的测试函数仿真第41-42页
 5.4 GADS算法在PID自整定中应用仿真第42-47页
  5.4.1 基于GADS法的PID自整定第42-43页
  5.4.2 仿真实验与分析第43-46页
  5.4.3 结论第46-47页
 5.5 本章小结第47-48页
第六章 基于分区搜索策略的改进自适应遗传算法求解TSP问题第48-54页
 6.1 引言第48页
 6.2 分区搜索的自适应遗传算法的基本思想第48-51页
  6.2.1 思想的提出第48-49页
  6.2.2 搜索分区的原则第49页
  6.2.3 使用父子竞争策略,提高种群的质量第49-50页
  6.2.4 局部变异算子,提高局部搜索能力第50页
  6.2.5 使用局部变异算子的自适应遗传算法实现第50-51页
 6.3 AGARS算法实现第51-52页
 6.4 仿真事例第52-53页
 6.5 本章小结第53-54页
第七章 混合遗传算法在波束形成中的应用第54-62页
 7.1 引言第54页
 7.2 智能天线技术第54-57页
  7.2.1 智能天线技术的发展背景和研究现状第54-55页
  7.2.2 智能天线在CDMA系统中的优势第55页
  7.2.3 智能天线的基本思想第55-56页
  7.2.4 智能天线的自适应算法第56页
  7.2.5 适合于CDMA系统的自适应波束形成技术第56-57页
 7.3 智能天线的系统模型第57-58页
 7.4 用遗传算法求解波束形成的加权矩阵第58-59页
  7.4.1 适应度函数的确定第58页
  7.4.2 编码方式第58-59页
  7.4.3 遗传参数的设置第59页
 7.5 计算机仿真结果及分析第59-61页
 7.6 本章小结第61-62页
第八章 结论与展望第62-63页
 8.1 本文的主要创新点第62页
 8.2 今后的研究问题第62-63页
参考文献第63-67页
致谢第67-68页
攻读硕士学位期间撰写的论文第68页

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