灰狼优化算法及其应用
| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 引言 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第11-15页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 研究内容及创新点 | 第15-16页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第15页 |
| 1.3.2 创新点 | 第15-16页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第16-17页 |
| 2 基本灰狼优化算法 | 第17-21页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 灰狼优化算法 | 第17-20页 |
| 2.2.1 灰狼群体捕食行为 | 第17-18页 |
| 2.2.2 灰狼优化算法描述 | 第18-19页 |
| 2.2.3 基本灰狼优化算法实施步骤 | 第19-20页 |
| 2.2.4 基本灰狼优化算法流程图 | 第20页 |
| 2.3 本章小结 | 第20-21页 |
| 3 灰狼优化算法在无人机航路规划中的应用 | 第21-42页 |
| 3.1 引言 | 第21-22页 |
| 3.2 无人机航路规划问题描述及模型 | 第22-24页 |
| 3.3 求解无人机航路规划的灰狼优化算法 | 第24-25页 |
| 3.4 仿真实验 | 第25-41页 |
| 3.4.1 仿真平台 | 第25页 |
| 3.4.2 λ参数选取 | 第25页 |
| 3.4.3 算法参数选取 | 第25-26页 |
| 3.4.4 实验结果与分析 | 第26-40页 |
| 3.4.5 讨论 | 第40-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 4 差分变异正交灰狼优化算法及在神经网络中的应用 | 第42-58页 |
| 4.1 引言 | 第42-43页 |
| 4.2 神经网络结构及模型描述 | 第43-44页 |
| 4.3 求解神经网络的差分变异的正交灰狼优化算法 | 第44-49页 |
| 4.3.1 正交策略 | 第44-46页 |
| 4.3.2 差分变异算子 | 第46页 |
| 4.3.3 正交灰狼优化算法 | 第46-48页 |
| 4.3.4 基于OMGWO的MLP训练器 | 第48-49页 |
| 4.4 仿真实验 | 第49-57页 |
| 4.4.1 仿真平台 | 第49页 |
| 4.4.2 算法参数选取 | 第49-50页 |
| 4.4.3 实验结果与分析 | 第50-56页 |
| 4.4.4 讨论 | 第56-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 5 差分排序变异灰狼优化算法及在模型辨识中的应用 | 第58-69页 |
| 5.1 引言 | 第58-59页 |
| 5.2 模型辨识问题描述及模型 | 第59-60页 |
| 5.3 差分排序变异灰狼优化算法 | 第60-62页 |
| 5.3.1 差分排序策略 | 第60-61页 |
| 5.3.2 差分排序灰狼优化算法 | 第61-62页 |
| 5.4 求解模型辨识的差分排序变异灰狼优化算法 | 第62-63页 |
| 5.5 仿真实验 | 第63-68页 |
| 5.5.1 仿真平台 | 第63页 |
| 5.5.2 算法参数选取 | 第63-64页 |
| 5.5.3 实验结果与分析 | 第64-68页 |
| 5.5.4 讨论 | 第68页 |
| 5.6 本章小结 | 第68-69页 |
| 6 侧抑制灰狼优化算法及在模板匹配中的应用 | 第69-84页 |
| 6.1 引言 | 第69页 |
| 6.2 基于侧抑制的图像检索模型 | 第69-71页 |
| 6.3 求解模板匹配的侧抑制灰狼优化算法 | 第71-73页 |
| 6.4 仿真实验 | 第73-83页 |
| 6.4.1 仿真平台 | 第73页 |
| 6.4.2 算法参数选取 | 第73-74页 |
| 6.4.3 实验结果及分析 | 第74-82页 |
| 6.4.4 讨论 | 第82-83页 |
| 6.5 本章小结 | 第83-84页 |
| 7 总结和展望 | 第84-86页 |
| 7.1 论文的主要工作 | 第84-85页 |
| 7.2 论文工作展望 | 第85-86页 |
| 参考文献 | 第86-99页 |
| 附录 | 第99-106页 |
| 致谢 | 第106-107页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第107-108页 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研项目 | 第108-109页 |
| 攻读硕士学位期间获得荣誉和奖励 | 第109页 |
