基于遗传算法的航空器地面路径规划研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-22页 |
| ·本论文研究背景和意义 | 第13-15页 |
| ·研究背景 | 第13-14页 |
| ·研究意义 | 第14-15页 |
| ·路径规划研究现状及发展趋势 | 第15-20页 |
| ·针对滑行路径规划的场面活动构建研究 | 第15-17页 |
| ·针对滑行路径规划的算法设计研究现状 | 第17-18页 |
| ·路径规划研究的发展趋势 | 第18-20页 |
| ·本文研究内容 | 第20-22页 |
| 第二章 路径规划问题的模型构建与分析 | 第22-40页 |
| ·路径规划的定义 | 第22-23页 |
| ·路径规划研究基本问题 | 第23-25页 |
| ·航空器滑行路径因素分析 | 第23-24页 |
| ·路径规划的优化目标 | 第24-25页 |
| ·PETRI网理论基础 | 第25-30页 |
| ·Petri网结构 | 第26-28页 |
| ·赋时Petri网 | 第28-29页 |
| ·Petri网建模方法 | 第29-30页 |
| ·机场场面滑行路径的建模 | 第30-36页 |
| ·机场场面活动建模 | 第30-35页 |
| ·航空器滑行路径建模 | 第35-36页 |
| ·滑行路径规划方法 | 第36-37页 |
| ·航空器滑行路径规划的数学模型 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第三章 遗传算法研究及其与PETRI网结合应用 | 第40-49页 |
| ·遗传算法基本原理 | 第40-42页 |
| ·人工智能算法概述 | 第40页 |
| ·遗传算法生物学基础 | 第40-42页 |
| ·遗传算法的特点 | 第42-43页 |
| ·遗传算法的实现步骤与流程 | 第43-47页 |
| ·编码 | 第45页 |
| ·初始种群 | 第45-46页 |
| ·适应度函数 | 第46页 |
| ·遗传操作 | 第46-47页 |
| ·遗传算法的数学模型及该算法与PETRI网结合 | 第47-48页 |
| ·遗传算法的基本数学模型 | 第47页 |
| ·遗传算法与Petri网结合 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 基于遗传算法的航空器路径优化问题求解 | 第49-54页 |
| ·路径规划的遗传算法具体设计 | 第49-52页 |
| ·染色体编码 | 第49-50页 |
| ·初始化群体 | 第50页 |
| ·适应度函数 | 第50-51页 |
| ·遗传算子的设计 | 第51-52页 |
| ·基于遗传算法的路径求解图 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 基于MATLAB算例仿真与分析 | 第54-61页 |
| ·航空器滑行路径规划案例 | 第54-56页 |
| ·航空器滑行路径规划求解 | 第56-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·本文的工作 | 第61页 |
| ·论文的创新点 | 第61-62页 |
| ·本文的不足与研究展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-65页 |
| 附录 | 第65-68页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
