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粒子群优化算法研究及其在海底地形辅助导航中的应用

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-12页
第1章 绪论第12-28页
   ·课题研究的背景、目的和意义第12-14页
   ·粒子群算法的产生与研究现状第14-21页
     ·粒子群算法的产生和发展第14-16页
     ·粒子群算法与其它进化算法的比较第16-17页
     ·粒子群算法的国内外研究现状第17-20页
     ·粒子群算法的研究热点第20-21页
   ·地形辅助导航技术简介第21-26页
     ·地形辅助导航技术的研究背景第21-22页
     ·地形辅助导航技术的发展与研究现状第22-25页
     ·优化算法在地形辅助导航中的应用第25-26页
   ·论文主要研究内容第26-28页
第2章 粒子群优化算法基本原理及其收敛性分析第28-44页
   ·引言第28页
   ·粒子群优化算法的理论基础第28-31页
     ·人工生命第28-30页
     ·人工生命计算第30-31页
   ·粒子群优化算法的统一框架第31-32页
   ·粒子群优化算法的设计步骤第32-34页
   ·粒子群优化算法的基本描述与分析第34-39页
     ·算法原理第34-36页
     ·算法流程第36-38页
     ·全局模型与局部模型第38-39页
     ·同步与异步模式第39页
   ·粒子群优化算法收敛性分析第39-43页
     ·单个粒子的运动轨迹分析第39-42页
     ·粒子群优化算法收敛性分析第42-43页
   ·本章小结第43-44页
第3章 粒子群优化算法种群拓扑结构分析及参数设置方法设计第44-73页
   ·引言第44页
   ·粒子群优化算法种群拓扑结构研究第44-57页
     ·种群拓扑结构对粒子群算法的影响第45-46页
     ·典型拓扑结构研究第46-51页
     ·粒子之间通信方式研究第51-57页
   ·粒子群算法参数设置方法设计第57-71页
     ·粒子群算法参数定性分析第58-66页
     ·基于pso for pso 思想的粒子群算法参数设置方法第66-71页
   ·本章小结第71-73页
第4章 基于种群多样性的模糊粒子群优化算法第73-90页
   ·引言第73页
   ·种群多样性度量分析第73-79页
     ·种群多样性定义第73-74页
     ·变异操作的引入第74-75页
     ·惯性权重对种群多样性的影响第75-77页
     ·基于种群多样性的粒子群算法进化过程分析第77-79页
   ·基于种群多样性的模糊粒子群算法第79-83页
     ·模糊逻辑在粒子群算法中的作用分析第79-80页
     ·动态调整惯性权重和变异率的模糊逻辑控制器设计第80-82页
     ·算法描述第82-83页
   ·算法性能试验第83-89页
     ·收敛性能测试第84-85页
     ·求解精度测试第85-88页
     ·成功率测试第88-89页
   ·本章小结第89-90页
第5章 一种求解二进制离散优化问题的改进粒子群优化算法第90-121页
   ·引言第90页
   ·典型的离散版本粒子群优化算法第90-92页
     ·二进制离散粒子群优化算法第90-91页
     ·改进的二值离散粒子群优化算法第91-92页
     ·离散量子粒子群优化算法第92页
   ·一种具有双子群结构的二进制离散粒子群优化算法第92-106页
     ·算法的提出第92-95页
     ·算法的构建第95-102页
     ·算法描述第102-104页
     ·参数描述及分析第104-106页
   ·算法性能测试及分析第106-120页
     ·对两类测试函数的寻优求解分析第106-115页
     ·算法性能分析第115-120页
   ·本章小结第120-121页
第6章 基于粒子群优化的海底地形辅助导航第121-150页
   ·引言第121页
   ·问题描述第121-126页
     ·海底地形辅助导航及关键技术分析第121-124页
     ·海底地形辅助导航的特殊性分析第124-126页
   ·基于粒子群优化的海底地形辅助导航方法研究第126-136页
     ·环境建模第126-129页
     ·方法设计第129-136页
   ·仿真试验第136-149页
     ·仿真条件第136-137页
     ·仿真与分析第137-144页
     ·可靠性分析第144-149页
   ·本章小结第149-150页
结论第150-154页
参考文献第154-170页
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果第170-171页
致谢第171页

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