应用蚁群算法对水下高速体的优化设计
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| ·课题研究意义 | 第11页 |
| ·智能及典型算法实现 | 第11-14页 |
| ·论文的组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 超空泡的概述以及研究进展 | 第15-26页 |
| ·超空泡概述 | 第15-17页 |
| ·超空泡现象简述 | 第15页 |
| ·超空泡在军事上的应用 | 第15-17页 |
| ·国内外研究趋势 | 第17-18页 |
| ·相关内容的研究进展 | 第18-23页 |
| ·空泡的形态的研究 | 第18-20页 |
| ·空化数的概念 | 第20-21页 |
| ·超空泡流的基本相似参数 | 第21-22页 |
| ·超空泡的分类及产生机理 | 第22-23页 |
| ·空化器的概述及应用 | 第23-25页 |
| ·空化器的概述 | 第23-24页 |
| ·改变空化器阻力方式 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 蚁群算法的起源和发展 | 第26-42页 |
| ·基本蚁群算法的起源 | 第26-32页 |
| ·蚂蚁的习性 | 第26页 |
| ·蚂蚁的寻优性能 | 第26-28页 |
| ·蚂蚁的特征 | 第28-29页 |
| ·蚁群个体的运动规则 | 第29页 |
| ·蚂蚁的协作图示 | 第29-31页 |
| ·蚁群的智能特点 | 第31页 |
| ·人工蚁群系统的性质 | 第31-32页 |
| ·基本蚁群算法的提出和分析 | 第32-37页 |
| ·蚁群算法的提出 | 第32-33页 |
| ·蚁群算法的思想和原理 | 第33-35页 |
| ·蚁群算法的步骤 | 第35-36页 |
| ·蚁群算法的不足 | 第36-37页 |
| ·蚁群算法的应用 | 第37-40页 |
| ·蚁群算法的发展 | 第37-38页 |
| ·群算法的研究现状 | 第38-39页 |
| ·蚁群算法的工程应用 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 第四章 蚁群算法的本质以及在连续函数中的应用 | 第42-60页 |
| ·蚁群算法的本质及在连续函数优化中的应用 | 第42-44页 |
| ·基本蚁群算法的离散性本质 | 第42-43页 |
| ·连续蚁群算法与离散蚁群算法的区别 | 第43页 |
| ·蚁群优化策略应用于连续优化问题的研究 | 第43-44页 |
| ·利用罚函数求解连续优化问题的蚁群算法 | 第44-54页 |
| ·算法思想 | 第44-46页 |
| ·惩罚函数法 | 第46-47页 |
| ·内点惩罚函数法 | 第47-49页 |
| ·求解连续函数的蚁群算法的步骤 | 第49-50页 |
| ·求解连续函数的蚁群算法的实现 | 第50-52页 |
| ·基于罚函数蚁群算法的局部搜索的策略 | 第52-53页 |
| ·基于罚函数的蚁群算法描述及算法的终止准则 | 第53-54页 |
| ·蚁群算法的选参 | 第54-59页 |
| ·"三步走"的选参原则 | 第54-55页 |
| ·信息启发式因子α对算法性能的影晌 | 第55页 |
| ·期望启发式因子β对算法性能的影晌 | 第55-56页 |
| ·信息素挥发因子ρ对算法性能的影响 | 第56-57页 |
| ·蚂蚁数目m对算法性能的影响 | 第57-58页 |
| ·信息素强度Q对算法性能的影晌 | 第58页 |
| ·循环次数的选择 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 水下高速体的优化设计 | 第60-70页 |
| ·优化模型的建立 | 第60-64页 |
| ·建立模型 | 第60-63页 |
| ·计算算例 | 第63-64页 |
| ·优化计算程序编制及求解 | 第64-69页 |
| ·利用MATLAB自身工具箱求解 | 第64-65页 |
| ·利用罚函数的蚁群优化方法求解 | 第65-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 结论 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-77页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及取得的科研成果 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78页 |
