改进的粒子群算法在停车场中的应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| ·课题的提出背景及意义 | 第8-9页 |
| ·停车场简介 | 第9页 |
| ·智能停车场管理系统简介 | 第9-10页 |
| ·几种智能优化算法的简介 | 第10-12页 |
| ·蚁群算法(ACO) | 第10-11页 |
| ·遗传算法(GA) | 第11页 |
| ·粒子群算法(PSO) | 第11-12页 |
| ·三种算法的异同 | 第12页 |
| ·课题的研究内容 | 第12-14页 |
| 第2章 粒子群算法 | 第14-25页 |
| ·粒子群算法的发展及应用 | 第14-15页 |
| ·基本粒子群算法 | 第15-17页 |
| ·带惯性权重的粒子群算法 | 第17页 |
| ·带收缩因子的粒子群算法 | 第17-18页 |
| ·粒子群算法的拓扑结构 | 第18-19页 |
| ·算法参数的选取 | 第19-25页 |
| ·几个测评函数的简介 | 第19-22页 |
| ·参数分析 | 第22-25页 |
| 第3章 粒子群算法的改进 | 第25-39页 |
| ·混合DE-PSO 算法 | 第25-30页 |
| ·差分算法(DE) | 第25-27页 |
| ·混合DE -PSO 算法 | 第27页 |
| ·算法步骤 | 第27-28页 |
| ·DE-PSO 算法的仿真 | 第28-30页 |
| ·带交叉变异算子的PSO 算法 | 第30-36页 |
| ·遗传算法 | 第30-32页 |
| ·带交叉变异算子的PSO 算法（CMPSO） | 第32-33页 |
| ·CMPSO 算法流程 | 第33-34页 |
| ·CMPSO 算法仿真 | 第34-36页 |
| ·改进粒子群算法的惯性权重 | 第36-39页 |
| ·动态调节惯性权重 | 第36-37页 |
| ·仿真试验 | 第37-39页 |
| 第4章 粒子群算法在停车场中的应用 | 第39-48页 |
| ·路径规划原理 | 第39-41页 |
| ·栅格法 | 第39-40页 |
| ·自由空间法 | 第40页 |
| ·构型空间法 | 第40-41页 |
| ·问题描述与建模 | 第41-43页 |
| ·粒子群算法在停车场中的应用 | 第43-46页 |
| ·编码 | 第43页 |
| ·适应度函数的设计 | 第43-46页 |
| ·仿真试验 | 第46-48页 |
| 总结与展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 附录：攻读学位期间发表的论文 | 第53页 |
