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改进的萤火虫算法及在阵列天线中的应用

摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第一章 绪论第9-13页
    1.1 研究背景和课题意义第9页
    1.2 国内外研究现状第9-11页
        1.2.1 萤火虫算法研究现状第9-10页
        1.2.2 阵列天线综合研究现状第10-11页
    1.3 本文的组织第11-13页
第二章 群智能优化算法及其理论基础第13-20页
    2.1 优化理论第13-15页
        2.1.1 优化问题第13-14页
        2.1.2 优化算法第14-15页
    2.2 常见的群智能优化算法第15-18页
        2.2.1 粒子群算法第15-17页
        2.2.2 人工蜂群算法第17-18页
    2.3 无免费午餐定理第18-19页
    2.4 本章小结第19-20页
第三章 标准萤火虫优化算法研究第20-32页
    3.1 标准萤火虫算法第20-23页
        3.1.1 基本原理第20-21页
        3.1.2 数学模型第21-22页
        3.1.3 算法步骤第22-23页
    3.2 算法性能测试第23-30页
        3.2.1 实验参数设置第23-24页
        3.2.2 测试函数第24-27页
        3.2.3 实验结果分析第27-30页
    3.3 标准萤火虫算法的优缺点第30-31页
        3.3.1 萤火虫算法的优点第30-31页
        3.3.2 萤火虫算法的缺点第31页
    3.4 本章小结第31-32页
第四章 改进的萤火虫优化算法第32-42页
    4.1 算法改进策略第32-35页
        4.1.1 佳点集原理初始化萤火虫种群第32-33页
        4.1.2 动态调整步长机制第33-34页
        4.1.3 基于维度变化的萤火虫算法第34-35页
    4.2 改进的萤火虫算法流程第35-37页
    4.3 算法测试与分析第37-41页
        4.3.1 测试函数第37页
        4.3.2 测试结果分析第37-41页
    4.4 本章小结第41-42页
第五章 改进的萤火虫算法在阵列天线综合中的应用第42-52页
    5.1 阵列天线基本理论第42-45页
        5.1.1 阵列天线介绍第42页
        5.1.2 天线阵的辐射特性第42-44页
        5.1.3 天线方向图第44-45页
    5.2 方向图综合的解析方法第45-47页
        5.2.1 切比雪夫综合法第45-47页
        5.2.2 泰勒综合法第47页
    5.3 改进的萤火虫算法在低副瓣天线方向图综合中的应用第47-51页
        5.3.1 适应度函数设计第48-49页
        5.3.2 实验测试第49-51页
    5.4 本章小结第51-52页
第六章 总结与展望第52-53页
    6.1 总结第52页
    6.2 展望第52-53页
致谢第53-54页
参考文献第54-58页
附录第58页

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