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新颖粒子群优化算法在交通优化中的应用

摘要第1-4页
Abstract第4-10页
第1章 绪论第10-16页
   ·选题意义和背景第10-11页
   ·国内外研究现状及问题分析第11-13页
     ·国内外研究现状第12-13页
     ·问题分析第13页
   ·论文的主要工作及章节安排第13-16页
第2章 理论基础第16-32页
   ·优化理论第16-19页
     ·局部优化算法第18页
     ·全局优化算法第18-19页
   ·智能优化算法第19-32页
     ·遗传算法第19-22页
     ·模拟退火算法第22-26页
     ·蚁群算法第26-28页
     ·粒子群优化算法第28-32页
第3章 几种典型的改进PSO算法第32-54页
   ·引言第32-33页
   ·标准PSO算法(SPSO)第33页
   ·带收缩因子的PSO算法(W-K-PSO)第33-34页
   ·二阶震荡PSO算法(SOPSO)第34-37页
     ·算法描述第34-35页
     ·学习因子对算法收敛性的影响第35-37页
   ·量子PSO算法(QPSO)第37-38页
   ·模拟退火 PSO算法(SAPSO)第38-40页
   ·基于雁群启示的PSO算法(GeesePSO)第40-41页
   ·遗传PSO算法(GAPSO)第41-43页
   ·仿真实验及结果分析第43-51页
     ·SAPSO两种退火方式对比第43-44页
     ·边界处理第44-45页
     ·各算法对6个测试函数的优化比较第45-50页
     ·PSO算法在二维多模态函数上的动态寻优过程第50-51页
   ·本章小结第51-54页
第4章 基于 W-K-PSO的公交车优化调度第54-62页
   ·引言第54页
   ·公交车调度模型第54-56页
     ·模型假设及问题描述第54-55页
     ·适应度函数确立第55-56页
   ·基于 W-K-PSO的公交调度算法设计第56-57页
   ·仿真实验第57-61页
     ·仿真实例及参数设置第57-58页
     ·仿真结果及其分析第58-61页
   ·本章小结第61-62页
第5章 基于SOPSO和SAPSO算法的航班离场调度第62-74页
   ·引言第62页
   ·航班离场问题描述第62-63页
   ·航班离场排序模型第63-64页
   ·算法设计第64-66页
     ·粒子编码设计第64-65页
     ·粒子更新设计第65页
     ·算法执行步骤第65-66页
   ·仿真实验及结果分析第66-73页
     ·仿真条件第66-67页
     ·基于 SOPSO算法的仿真第67-68页
     ·基于 SAPSO算法的仿真第68-69页
     ·优化结果分析第69-73页
   ·本章小结第73-74页
第6章 基于GeesePSO和GAPSO算法的二维阈值图像分割第74-86页
   ·引言第74页
   ·二维直方图理论第74-77页
   ·二维最大熵分割理论第77-78页
   ·二维Otsu分割理论第78-79页
   ·基于GeesePSO的二维最大熵算法设计第79-80页
   ·基于GAPSO的二维Otsu算法设计第80页
   ·仿真实验及结果分析第80-84页
     ·基于GeesePSO的二维最大熵仿真结果第81-83页
     ·基于GAPSO的二维Otsu仿真结果第83-84页
   ·本章小结第84-86页
第7章 基于 PSO算法的矢量量化图像压缩第86-92页
   ·引言第86页
   ·矢量量化图像压缩原理第86-88页
   ·算法设计第88-89页
   ·仿真实验第89-91页
     ·QPSO参数设置第89-90页
     ·结果分析第90-91页
   ·本章小结第91-92页
第8章 总结与展望第92-94页
   ·论文工作总结第92页
   ·后续工作展望第92-94页
参考文献第94-100页
致谢第100-102页
攻读硕士学位期间的研究成果第102-103页
 论文第102-103页
 项目情况第103页
 所获奖励第103页

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