基于PSO算法的机器鱼自主运动优化
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| 1.1 背景介绍 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9页 |
| 1.3 课题解决问题 | 第9-10页 |
| 1.4 论文结构 | 第10-11页 |
| 第二章 优化理论及 PSO 优化算法 | 第11-21页 |
| 2.1 引言 | 第11-14页 |
| 2.1.1 群智能算法 | 第11-13页 |
| 2.1.2 遗传算法 | 第13-14页 |
| 2.2 粒子群优化算法 | 第14-21页 |
| 2.2.1 背景知识 | 第15-16页 |
| 2.2.2 粒子群优化算法 | 第16-21页 |
| 第三章 优化实验涉及的硬件和软件系统 | 第21-34页 |
| 3.1 硬件系统总体介绍 | 第21-26页 |
| 3.1.1 主控制板 | 第22-23页 |
| 3.1.2 感知单元 | 第23-26页 |
| 3.2 软件系统 | 第26-34页 |
| 3.2.1 串口通信程序开发 | 第27-28页 |
| 3.2.2 USB 摄像头程序开发 | 第28-30页 |
| 3.2.3 IIC 总线程序开发 | 第30-32页 |
| 3.2.4 Socket 程序开发 | 第32-33页 |
| 3.2.5 小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于 CPG 的机器鱼运动控制参数 | 第34-36页 |
| 4.1 引言 | 第34页 |
| 4.2 机器鱼运动控制参数的产生 | 第34-36页 |
| 第五章 智能仿生机器鱼的在线运动优化 | 第36-45页 |
| 5.1 引言——问题的提出及解决思路 | 第36-37页 |
| 5.2 在线运动优化 | 第37-45页 |
| 5.2.1 在线优化算法步骤 | 第37-40页 |
| 5.2.2 在线优化算法实现过程 | 第40-43页 |
| 5.2.3 实验结果及实验分析 | 第43-45页 |
| 第六章 智能仿生机器鱼的自主运动优化 | 第45-54页 |
| 6.1 实验场地布置 | 第45-46页 |
| 6.2 自主优化算法实现过程 | 第46-50页 |
| 6.3 自主优化实验过程 | 第50-51页 |
| 6.4 实验结果及实验分析 | 第51-54页 |
| 结论 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
