粒子群优化算法在路径规划中的应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·粒子群算法的研究现状 | 第11-14页 |
| ·群智能算法 | 第11-12页 |
| ·粒子群算法研究现状 | 第12-14页 |
| ·粒子群算法的研究意义 | 第14-15页 |
| ·路径规划问题 | 第15-16页 |
| ·本文的主要工作 | 第16-18页 |
| 第2章 粒子群优化算法概述 | 第18-28页 |
| ·粒子群算法思想起源 | 第18页 |
| ·粒子群算法基本原理与基本过程 | 第18-20页 |
| ·粒子群算法的特征 | 第20-22页 |
| ·PSO算法相关概念 | 第20页 |
| ·PSO算法参数设置 | 第20-21页 |
| ·PSO算法优点与不足 | 第21-22页 |
| ·粒子群算法收敛性分析 | 第22-25页 |
| ·常见的粒子群算法改进 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-28页 |
| 第3章 基于路径规划问题的改进粒子群算法 | 第28-38页 |
| ·旅行商(TSP)问题 | 第28-30页 |
| ·基于地理坐标的离散PSO算法 | 第30-34页 |
| ·算法模型 | 第30-32页 |
| ·算法思想 | 第32-33页 |
| ·实验数据与分析 | 第33-34页 |
| ·自平衡离散PSO算法 | 第34-37页 |
| ·算法思想 | 第34-36页 |
| ·实验数据与分析 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 并行的自平衡粒子群算法 | 第38-48页 |
| ·并行概述 | 第38-39页 |
| ·并行模型 | 第39-42页 |
| ·OpenMP | 第39-40页 |
| ·MPI | 第40-41页 |
| ·多线程并行 | 第41-42页 |
| ·多线程的自平衡离散PSO算法 | 第42-45页 |
| ·算法思想 | 第42-43页 |
| ·实验数据与分析 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-48页 |
| 第5章 应用系统的设计与实现 | 第48-58页 |
| ·应用系统的模型 | 第48-51页 |
| ·系统模型的提出 | 第48-49页 |
| ·系统模型的设计思想 | 第49-51页 |
| ·应用系统设计 | 第51-54页 |
| ·相关工具介绍 | 第51-52页 |
| ·系统功能模块 | 第52页 |
| ·系统工作流程 | 第52-53页 |
| ·系统界面设计 | 第53-54页 |
| ·应用系统实现 | 第54-56页 |
| ·地图数据准备 | 第54页 |
| ·实验结果 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-58页 |
| 第6章 总结与展望 | 第58-60页 |
| ·本文总结 | 第58页 |
| ·未来展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 附录 | 第64-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 攻读硕士学位期间研究成果及奖励 | 第69页 |
