| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-12页 |
| ·智能优化算法发展概况 | 第9-10页 |
| ·微粒群算法的研究现状 | 第10-11页 |
| ·本文的主要工作和内容安排 | 第11-12页 |
| 第2章 基本微粒群算法 | 第12-18页 |
| ·引言 | 第12页 |
| ·算法原理 | 第12-14页 |
| ·基本微粒群算法的分析 | 第14-15页 |
| ·带惯性权重的PSO 算法 | 第15-16页 |
| ·带有收缩因子的微粒群算法 | 第16-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 第3章 微粒群算法的改进 | 第18-34页 |
| ·引言 | 第18-19页 |
| ·混沌小生境微粒群算法 | 第19-23页 |
| ·小生境进化策略 | 第19-20页 |
| ·混沌算法 | 第20-21页 |
| ·算法流程 | 第21-22页 |
| ·仿真实验 | 第22-23页 |
| ·基于tent 映射的混沌合作微粒群算法 | 第23-28页 |
| ·tent 映射 | 第23-26页 |
| ·合作学习算法 | 第26页 |
| ·算法流程 | 第26-27页 |
| ·仿真实验 | 第27-28页 |
| ·基于二次插值的合作微粒群算法 | 第28-29页 |
| ·二次插值算法 | 第28页 |
| ·仿真实验 | 第28-29页 |
| ·基于平均向量偏移的微粒群算法 | 第29-33页 |
| ·改进的郭涛算法 | 第29-30页 |
| ·平均向量偏移变异因子 | 第30-31页 |
| ·算法流程 | 第31-32页 |
| ·仿真实验 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 改进微粒群算法在最优Lambert 转移中的应用 | 第34-49页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·问题描述 | 第34-36页 |
| ·关于Lambert飞行时间定理公式的讨论 | 第36-44页 |
| ·Lambert飞行时间定理 | 第36-38页 |
| ·变形的Lambert | 第38-40页 |
| ·能量消耗的计算 | 第40-42页 |
| ·航天器运动时间的计算 | 第42-43页 |
| ·性能指标函数J | 第43-44页 |
| ·仿真实验 | 第44-47页 |
| ·计算流程 | 第44页 |
| ·仿真结果 | 第44-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 第5章 微粒群算法在图像匹配中的应用 | 第49-64页 |
| ·引言 | 第49页 |
| ·图像匹配综述 | 第49-52页 |
| ·图像匹配关键要素 | 第50-51页 |
| ·图像匹配算法分类 | 第51-52页 |
| ·基于微粒群算法的图像角点匹配 | 第52-60页 |
| ·角点检测算子 | 第52-55页 |
| ·角点匹配算法 | 第55-57页 |
| ·变换矩阵估计 | 第57-60页 |
| ·实验结果 | 第60-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71页 |