摘要 | 第3-5页 |
ABSTRACT | 第5-6页 |
1 绪论 | 第10-14页 |
1.1 引言 | 第10-11页 |
1.2 国内外研究进展 | 第11-12页 |
1.3 论文主要创新点 | 第12页 |
1.4 论文主要工作及结构安排 | 第12-14页 |
2 基本花授粉算法 | 第14-17页 |
2.1 引言 | 第14页 |
2.2 花授粉算法 | 第14-16页 |
2.2.1 花授粉算法的异花授粉过程 | 第14-15页 |
2.2.2 花授粉算法的自花授粉过程 | 第15页 |
2.2.3 基本花授粉算法步骤 | 第15-16页 |
2.2.4 基本花授粉算法流程图 | 第16页 |
2.3 本章小结 | 第16-17页 |
3 精英反向学习策略花授粉算法 | 第17-37页 |
3.1 引言 | 第17页 |
3.2 精英反向学习策略花授粉算法 | 第17-18页 |
3.2.1 精英反向学习策略 | 第17-18页 |
3.2.2 自适应贪婪策略 | 第18页 |
3.2.3 动态切换概率策略 | 第18页 |
3.3 精英反向学习策略花授粉算法流程 | 第18-19页 |
3.4 仿真实验 | 第19-36页 |
3.4.1 实验仿真平台 | 第19页 |
3.4.2 测试函数 | 第19-21页 |
3.4.3 工程设计优化实例 | 第21-23页 |
3.4.4 实验结果分析 | 第23-36页 |
3.5 本章小结 | 第36-37页 |
4 蜜蜂传粉策略花授粉算法在聚类分析中的应用 | 第37-54页 |
4.1 引言 | 第37-38页 |
4.2 聚类分析问题描述及模型 | 第38-39页 |
4.3 蜜蜂传粉策略花授粉算法 | 第39-42页 |
4.3.1 蜜蜂的抛弃行为 | 第39-40页 |
4.3.2 基于精英花粉的变异行为 | 第40页 |
4.3.3 花粉的交叉行为 | 第40-41页 |
4.3.4 BPFPA求解聚类分析问题流程 | 第41-42页 |
4.4 仿真实验 | 第42-53页 |
4.4.1 仿真实验平台 | 第42页 |
4.4.2 聚类分析数据集 | 第42-43页 |
4.4.3 实验结果分析 | 第43-53页 |
4.5 本章小结 | 第53-54页 |
5 逐维进化策略花授粉算法在UUV路径规划中的应用 | 第54-69页 |
5.1 引言 | 第54-55页 |
5.2 无人潜航器(UUV)路径规划问题描述及模型 | 第55-58页 |
5.2.1 二维空间路径规划的数学模型 | 第55-56页 |
5.2.2 三维空间路径规划的数学模型 | 第56-57页 |
5.2.3 路径评价方法 | 第57-58页 |
5.3 逐维进化策略花授粉算法 | 第58-60页 |
5.3.1 逐维进化策略 | 第58-59页 |
5.3.2 粒子群局部搜索策略 | 第59页 |
5.3.3 动态切换概率策略 | 第59页 |
5.3.4 DEFPA求解无人潜航器路径规划问题流程 | 第59-60页 |
5.4 仿真实验 | 第60-68页 |
5.4.1 仿真实验平台 | 第60-61页 |
5.4.2 二维和三维空间的威胁环境 | 第61页 |
5.4.3 实验结果分析 | 第61-68页 |
5.5 本章小结 | 第68-69页 |
6 随机定位策略花授粉算法在医学图像分割中的应用 | 第69-84页 |
6.1 引言 | 第69页 |
6.2 大津法(Otsu算法)的阈值分割 | 第69-70页 |
6.3 随机定位策略花授粉算法 | 第70-72页 |
6.3.1 随机定位策略 | 第70-71页 |
6.3.2 交叉策略 | 第71页 |
6.3.3 随机定位策略花授粉算法流程 | 第71-72页 |
6.4 仿真实验 | 第72-83页 |
6.4.1 实验仿真平台 | 第72页 |
6.4.2 医学图像案例 | 第72-73页 |
6.4.3 实验结果分析 | 第73-83页 |
6.5 本章小结 | 第83-84页 |
7 总结与展望 | 第84-86页 |
7.1 论文总结 | 第84-85页 |
7.2 未来的工作 | 第85-86页 |
参考文献 | 第86-93页 |
附录 | 第93-101页 |
致谢 | 第101-102页 |
攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第102-103页 |
攻读硕士学位期间参与的科研项目 | 第103-104页 |
攻读硕士学位期间获得荣誉和奖励 | 第104页 |