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蚁群优化方法研究及其在潜艇导航规划中的应用

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
   ·蚁群算法第14-21页
     ·蚁群算法的产生与发展第14-15页
     ·蚁群算法与其它仿生优化算法的比较第15-16页
     ·蚁群算法的国内外研究现状第16-19页
     ·蚁群算法的发展趋势第19-21页
   ·导航规划简介第21-25页
     ·导航规划的常用方法第21-24页
     ·蚁群算法在导航规划中的应用第24-25页
   ·论文的主要研究工作第25-28页
第2章 蚁群算法基本原理及其收敛性分析第28-52页
   ·引言第28页
   ·蚁群算法的生物学原理第28-30页
   ·蚁群优化元启发式算法第30-41页
     ·元启发式算法第30-31页
     ·蚁群优化元启发式算法框架第31-35页
     ·经典蚁群算法模型第35-41页
   ·蚁群算法收敛性分析第41-50页
     ·蚁群算法收敛性研究成果第41-42页
     ·ACS算法收敛性分析第42-50页
   ·本章小结第50-52页
第3章 蚁群算法状态转移策略分析及参数选取方法设计第52-76页
   ·引言第52页
   ·蚁群算法状态转移策略研究第52-60页
     ·状态转移策略的一般表示形式第53-54页
     ·选择函数对算法性能的影响第54-60页
   ·蚁群算法参数选取方法设计第60-74页
     ·蚁群算法参数定性分析第61-66页
     ·粒子群优化算法第66-68页
     ·基于粒子群的蚁群算法参数优化第68-74页
   ·本章小结第74-76页
第4章 基于协同和空间收缩思想的改进蚁群算法第76-92页
   ·引言第76页
   ·离散空间蚁群算法概述第76-77页
   ·蚁群算法的改进策略第77-79页
   ·协同多蚁群伪并行优化算法第79-84页
     ·算法的基本思想第79-80页
     ·算法设计第80-82页
     ·算法性能试验第82-84页
   ·空间收缩蚁群优化算法第84-90页
     ·算法的基本思想第84-85页
     ·算法设计第85-88页
     ·算法性能试验第88-90页
   ·本章小结第90-92页
第5章 基于蚁群觅食行为的改进连续域优化算法第92-124页
   ·引言第92-93页
   ·算法基本思想第93-96页
     ·约束优化问题第93-94页
     ·连续空间的蚂蚁觅食第94-95页
     ·基于蚁群觅食行为的改进连续域优化算法基本思想第95-96页
   ·算法的构建第96-107页
     ·无约束条件情况下的算法设计第96-100页
     ·约束条件的处理第100-104页
     ·算法流程第104-105页
     ·参数对算法性能的影响第105-107页
   ·算法性能测试及分析第107-121页
     ·求解无约束优化问题第107-112页
     ·求解约束优化问题第112-115页
     ·算法性能分析第115-121页
   ·本章小结第121-124页
第6章 基于蚁群优化的潜艇三维空间导航规划第124-152页
   ·引言第124页
   ·潜艇三维空间导航规划问题描述第124-126页
   ·环境建模第126-130页
     ·三维海底地形的构造第127-128页
     ·三维环境空间的抽象建模第128-130页
   ·基于离散域蚁群算法的三维空间导航规划算法设计第130-143页
     ·算法设计第130-137页
     ·算法仿真与分析第137-143页
   ·基于连续域蚁群算法的三维空间导航规划算法设计第143-151页
     ·算法设计第143-147页
     ·算法仿真与分析第147-151页
   ·本章小结第151-152页
结论第152-156页
 一、本课题的工作总结第152-153页
 二、今后研究工作的展望第153-156页
参考文献第156-168页
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果第168-170页
致谢第170-172页
附录: 约束优化问题基准测试函数第172-176页

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