基于改进蚁群算法的无人飞行器航迹规划应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 引言 | 第8-14页 |
| ·论文研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-12页 |
| ·无人飞行器航迹规划国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·蚁群算法国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·论文主要研究内容和组织结构 | 第12-14页 |
| 第2章 基本蚁群算法概述 | 第14-24页 |
| ·蚁群的觅食行为 | 第14-15页 |
| ·蚁群算法的基本思想 | 第15-18页 |
| ·蚁群算法的数学模型 | 第18-21页 |
| ·TSP(旅行商)问题描述 | 第18-19页 |
| ·基本蚁群算法数学模型 | 第19-21页 |
| ·基本蚁群算法复杂度分析 | 第21-22页 |
| ·基本蚁群算法求解TSP实现流程 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 改进蚁群算法研究 | 第24-38页 |
| ·ANT-Q System | 第24-26页 |
| ·MAX-MIN Ant System | 第26-27页 |
| ·自适应动态双种群蚁群算法 | 第27-33页 |
| ·双种群蚁群搜索迭代 | 第28-29页 |
| ·双向自适应调整信息素挥发系数 | 第29-30页 |
| ·不同种群信息素最大最小限制 | 第30-31页 |
| ·改进算法TSP问题编程步骤 | 第31-33页 |
| ·改进自适应双种群蚁群算法仿真及参数分析 | 第33-37页 |
| ·MATLAB仿真工具介绍 | 第33页 |
| ·改进算法仿真及参数分析 | 第33-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 无人飞行器航迹规划概述 | 第38-43页 |
| ·无人飞行器的发展和应用 | 第38-40页 |
| ·无人飞行器航迹规划 | 第40-42页 |
| ·航迹规划的定义 | 第40页 |
| ·常用的航迹规划算法 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第5章 改进蚁群算法在无人飞行器航迹规划中的应用 | 第43-58页 |
| ·航迹规划模型描述 | 第43-47页 |
| ·无人飞行器航迹的表示 | 第44页 |
| ·航迹规划优化性能指标的建立 | 第44-47页 |
| ·综合代价 | 第44-45页 |
| ·油耗代价 | 第45-46页 |
| ·威胁代价 | 第46-47页 |
| ·基本蚁群算法航迹规划应用 | 第47-50页 |
| ·航路的生成 | 第47-48页 |
| ·状态转移规则 | 第48-49页 |
| ·信息素更新规则 | 第49-50页 |
| ·基于改进蚁群算法的航迹规划 | 第50-53页 |
| ·改进蚁群算法航迹规划设计思路 | 第50页 |
| ·改进算法航迹规划应用实现流程 | 第50-53页 |
| ·航迹规划任务实例仿真 | 第53-57页 |
| ·任务描述 | 第53-54页 |
| ·算法实验仿真及结果分析 | 第54-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第6章 总结与展望 | 第58-59页 |
| ·论文工作总结 | 第58页 |
| ·有待完成的工作及展望 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第63-64页 |
| 附录A | 第64-68页 |
| 附录B | 第68-74页 |
