狼群算法的研究与应用
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-13页 |
| 1 绪论 | 第13-19页 |
| ·研究背景与意义 | 第13-14页 |
| ·群智能算法简介 | 第14-15页 |
| ·狼群算法的国内外研究现状 | 第15-16页 |
| ·本文主要研究内容及章节内容综述 | 第16-19页 |
| 2 狼群算法概述 | 第19-27页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·狼群算法的生物学背景 | 第19-20页 |
| ·狼群算法的基本原理 | 第20-22页 |
| ·狼群算法的具体步骤 | 第22-23页 |
| ·狼群算法特点 | 第23-24页 |
| ·WPA算法与其他智能算法比较 | 第24-25页 |
| ·狼群算法的收敛性证明 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 3 高维复杂单目标连续优化问题的改进狼群算法 | 第27-45页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·高维复杂单目标连续优化问题下的狼群算法改进原理 | 第27-32页 |
| ·交互游走行为 | 第28-29页 |
| ·交互奔袭行为 | 第29-31页 |
| ·自适应围攻行为 | 第31页 |
| ·高维复杂单目标函数优化下MWCA算法的操作流程 | 第31-32页 |
| ·MWCA算法复杂度分析 | 第32页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第32-44页 |
| ·标准测试函数的选取与算法评价标准 | 第32-33页 |
| ·算法结果分析 | 第33-44页 |
| ·交互游走行为的性能分析 | 第33-35页 |
| ·交互奔袭行为的性能分析 | 第35-38页 |
| ·自适应围攻行为的性能分析 | 第38-41页 |
| ·MWCA算法与其他智能算法的性能实验与分析 | 第41-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 4 用于多模态函数优化的生境狼群算法 | 第45-55页 |
| ·引言 | 第45页 |
| ·小生境狼群算法 | 第45-50页 |
| ·探狼选取规则改进 | 第45-47页 |
| ·改进游走行为 | 第47-48页 |
| ·改进奔袭行为 | 第48页 |
| ·改进狼群围攻机制 | 第48页 |
| ·NWCA算法的具体操作步骤 | 第48-50页 |
| ·NWCA算法复杂度分析 | 第50页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第50-54页 |
| ·实验测试函数的选取 | 第50-51页 |
| ·NWCA算法寻峰精度的测试 | 第51-53页 |
| ·NWCA算法寻峰能力的测试 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 5 求解多目标连续优化问题下的改进狼群算法 | 第55-77页 |
| ·引言 | 第55页 |
| ·多目标优化问题 | 第55-58页 |
| ·问题描述 | 第56页 |
| ·Pareto最优理论 | 第56-58页 |
| ·多目标狼群算法 | 第58-64页 |
| ·精英个体确定与精英搜索方式 | 第58页 |
| ·游走行为的改进 | 第58-59页 |
| ·奔袭行为的改进 | 第59-60页 |
| ·狼群围攻行为的改进 | 第60-61页 |
| ·个体优劣比较法则 | 第61-62页 |
| ·MO-WCA算法步骤 | 第62-63页 |
| ·MO-WCA算法计算量分析 | 第63页 |
| ·MO-WCA算法收敛性分析 | 第63-64页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第64-75页 |
| ·性能评价标准 | 第65-66页 |
| ·测试函数选取 | 第66-68页 |
| ·MO-WCA算法与其他算法实验对比 | 第68-73页 |
| ·算法主要参数对MO-WCA求解性能的影响 | 第73-75页 |
| ·本章小结 | 第75-77页 |
| 6 基于WCA算法的无人机航迹规划的研究 | 第77-81页 |
| ·引言 | 第77页 |
| ·UVA航迹规划存在的问题及相关研究方法 | 第77-78页 |
| ·航迹规划问题分析及建模 | 第78-79页 |
| ·航迹规划问题描述 | 第78页 |
| ·航迹规划问题的模型构建 | 第78-79页 |
| ·航迹规划算法步骤及设计 | 第79-80页 |
| ·算法仿真与实验分析 | 第80页 |
| ·本章小结 | 第80-81页 |
| 7 总结与展望 | 第81-83页 |
| ·总结 | 第81-82页 |
| ·展望 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-89页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第89-91页 |
| 致谢 | 第91页 |
