| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·选题背景和意义 | 第9-10页 |
| ·路径规划方法 | 第10-14页 |
| ·传统路径规划方法 | 第11-12页 |
| ·智能路径规划方法 | 第12-14页 |
| ·本论文研究目的及所做工作 | 第14-15页 |
| 第2章 遗传算法理论基础 | 第15-34页 |
| ·遗传算法的诞生与发展 | 第15-17页 |
| ·遗传算法的基本概念及特点 | 第17-20页 |
| ·遗传算法的基本结构 | 第20-22页 |
| ·遗传算法的实现技术 | 第22-33页 |
| ·编码方案 | 第22-24页 |
| ·适应度函数 | 第24-27页 |
| ·遗传算子 | 第27-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 改进遗传算法及其在最优航行计划设计中的应用 | 第34-58页 |
| ·遗传算法的缺陷 | 第34页 |
| ·遗传算法的改进 | 第34-44页 |
| ·分层遗传算法 | 第35-37页 |
| ·自适应遗传算法 | 第37-38页 |
| ·基于小生境技术的遗传算法 | 第38-41页 |
| ·混合遗传算法 | 第41-44页 |
| ·基于改进遗传算法的最优航行计划设计 | 第44-57页 |
| ·设计遗传算法的基本原则和步骤 | 第45-46页 |
| ·编码方案 | 第46-52页 |
| ·适应度函数的确定 | 第52-54页 |
| ·遗传算子的设计 | 第54-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第4章 最优航行计划算法的实现与仿真 | 第58-70页 |
| ·环境建模 | 第58-59页 |
| ·最优航行计划设计算法的过程描述 | 第59-61页 |
| ·算法初始化 | 第61-62页 |
| ·算法参数的选取 | 第62-63页 |
| ·终止条件的确定 | 第63-64页 |
| ·仿真运行结果及分析 | 第64-69页 |
| ·算法的收敛性分析 | 第64-65页 |
| ·算法的仿真结果分析 | 第65-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 结论 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-73页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74页 |