基于改进粒子群算法的无人机航迹规划
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 引言 | 第10-23页 |
| ·无人机发展概况及现状 | 第10-12页 |
| ·航迹规划发展概况及现状 | 第12-13页 |
| ·常用航迹规划算法概述 | 第13-21页 |
| ·Voronoi 图法 | 第14-15页 |
| ·遗传算法 | 第15-16页 |
| ·蚁群算法 | 第16-17页 |
| ·粒子群优化算法 | 第17-21页 |
| ·本论文主要研究内容和创新点 | 第21-23页 |
| 第二章 改进粒子群算法 | 第23-46页 |
| ·基本粒子群算法 | 第23-32页 |
| ·最优化及群智能 | 第23-25页 |
| ·基本粒子群算法描述 | 第25-26页 |
| ·基本粒子群算法性能测试 | 第26-32页 |
| ·标准粒子群算法 | 第32-37页 |
| ·标准粒子群算法描述 | 第32-35页 |
| ·标准粒子群算法性能测试 | 第35-37页 |
| ·量子粒子群算法 | 第37-38页 |
| ·量子粒子群算法描述 | 第37-38页 |
| ·量子粒子群算法性能测试 | 第38页 |
| ·改进粒子群算法 | 第38-43页 |
| ·改进的GQPSO 算法 | 第39-40页 |
| ·改进的C-GQPSO 算法 | 第40-41页 |
| ·改进的SAC-GQPSO 算法 | 第41-43页 |
| ·优化结果比较 | 第43-45页 |
| ·小结 | 第45-46页 |
| 第三章 航迹规划建模 | 第46-58页 |
| ·航迹规划环境建模 | 第46-51页 |
| ·基准地形建模 | 第46-47页 |
| ·障碍区域建模 | 第47-50页 |
| ·威胁区域建模 | 第50-51页 |
| ·航迹路线建模 | 第51-57页 |
| ·航迹评价函数的建立 | 第51-52页 |
| ·通过算法搜索最优航迹路线 | 第52-57页 |
| ·小结 | 第57-58页 |
| 第四章 仿真实验及分析 | 第58-80页 |
| ·航迹规划仿真实验流程 | 第58-59页 |
| ·仿真结果及分析 | 第59-76页 |
| ·基本粒子群算法航迹规划 | 第59-63页 |
| ·标准粒子群算法航迹规划 | 第63-66页 |
| ·量子粒子群算法航迹规划 | 第66-68页 |
| ·改进粒子群算法航迹规划 | 第68-74页 |
| ·不同飞行条件下的航迹规划 | 第74-76页 |
| ·改进粒子群算法在航迹规划实验中的有效性 | 第76-79页 |
| ·小结 | 第79-80页 |
| 第五章 结论与展望 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-86页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第86-87页 |
