基于改进QPSO算法的无人机路径规划研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-11页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第11-12页 |
| 1.3 有关算法介绍 | 第12-13页 |
| 1.4 论文的研究内容及技术路线 | 第13-14页 |
| 1.5 论文结构 | 第14-16页 |
| 第2章 目标函数的研究与分析 | 第16-27页 |
| 2.1 单峰函数 | 第16-18页 |
| 2.2 多峰函数 | 第18-20页 |
| 2.3 本文航迹代价模型 | 第20-22页 |
| 2.4 本文目标函数分析 | 第22-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 改进QPSO算法的研究与分析 | 第27-45页 |
| 3.1 量子粒子群算法 | 第27-29页 |
| 3.2 高斯量子粒子群算法 | 第29-32页 |
| 3.3 本文改进QPSO算法 | 第32-42页 |
| 3.4 标准测试函数的仿真测试 | 第42-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 改进QPSO算法全局收敛性分析 | 第45-51页 |
| 4.1 引言 | 第45页 |
| 4.2 粒子收敛的基本条件 | 第45-47页 |
| 4.3 全局收敛性准则 | 第47-48页 |
| 4.4 本文改进QPSO算法的全局收敛性证明 | 第48-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 无人机路径规划仿真实验与分析 | 第51-75页 |
| 5.1 无人机路径规划技术路线 | 第51-53页 |
| 5.2 地形仿真建模 | 第53页 |
| 5.3 算法仿真 | 第53-72页 |
| 5.4 仿真实验结论与分析 | 第72-74页 |
| 5.5 本章小结 | 第74-75页 |
| 第6章 结论与展望 | 第75-77页 |
| 6.1 全文总结 | 第75-76页 |
| 6.2 展望 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-83页 |
| 攻读硕士期间发表的论文及参与项目 | 第83页 |
