| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题概述 | 第9-10页 |
| 1.1.1 课题来源 | 第9页 |
| 1.1.2 课题目的及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 参数辨识研究现状 | 第10页 |
| 1.3 粒子群优化算法研究现状 | 第10-13页 |
| 1.4 元胞自动机的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.5 本文的研究内容与安排 | 第14-15页 |
| 1.5.1 研究内容 | 第14页 |
| 1.5.2 论文安排 | 第14-15页 |
| 第2章 粒子群算法及其理论基础 | 第15-25页 |
| 2.1 群智能算法 | 第15-16页 |
| 2.1.1 群智能优化算法简介 | 第15页 |
| 2.1.2 群智能的特点 | 第15-16页 |
| 2.2 粒子群优化算法简介 | 第16-17页 |
| 2.3 PSO算法的基本原理 | 第17-19页 |
| 2.3.1 原始粒子群优化算法 | 第17-18页 |
| 2.3.2 标准粒子群优化算法 | 第18-19页 |
| 2.3.3 带压缩因子的PSO算法 | 第19页 |
| 2.4 粒子群算法的流程 | 第19-21页 |
| 2.5 粒子群算法的拓扑结构 | 第21-23页 |
| 2.5.1 拓扑结构概述 | 第21-22页 |
| 2.5.2 各类拓扑结构的测试分析 | 第22-23页 |
| 2.6 参数选取对PSO算法的影响 | 第23-24页 |
| 2.7 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于元胞自动机改进的粒子群优化算法 | 第25-45页 |
| 3.1 元胞自动机简介 | 第26-28页 |
| 3.1.1 元胞自动机的概念 | 第26页 |
| 3.1.2 元胞自动机的构成 | 第26-28页 |
| 3.2 元胞粒子群算法 | 第28-36页 |
| 3.2.1 内元胞粒子群算法 | 第30-32页 |
| 3.2.2 外元胞粒子群算法 | 第32-36页 |
| 3.3 改进算法的性能测试 | 第36-44页 |
| 3.3.1 四种测试函数 | 第36-38页 |
| 3.3.2 实验一：固定迭代次数比较适应度值优劣 | 第38-42页 |
| 3.3.3 实验二：固定优化精度标准比较平均迭代次数和成功率 | 第42-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 船舶纵摇和升沉运动建模及参数辨识方法设计 | 第45-62页 |
| 4.1 船舶纵摇和升沉运动建模 | 第45-50页 |
| 4.1.1 船舶运动分析 | 第45-46页 |
| 4.1.2 纵向运动的数学方程 | 第46-47页 |
| 4.1.3 船舶纵向运动的离散状态空间模型 | 第47-50页 |
| 4.2 基于元胞PSO算法的参数辨识算法设计 | 第50-60页 |
| 4.2.1 辨识方法基本思想 | 第50-51页 |
| 4.2.2 辨识算法设计 | 第51-60页 |
| 4.3 辨识算法流程图 | 第60页 |
| 4.4 辨识算法的具体步骤 | 第60-61页 |
| 4.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 第5章 仿真实验及辨识结果分析 | 第62-78页 |
| 5.1 静水下船舶升沉和纵摇运动参数辨识 | 第62-70页 |
| 5.1.1 无噪声时参数辨识结果 | 第62-66页 |
| 5.1.2 有噪声时参数辨识结果 | 第66-70页 |
| 5.2 海浪扰动下船舶升沉和纵摇运动参数辨识 | 第70-75页 |
| 5.2.1 无噪声时参数辨识结果 | 第70-73页 |
| 5.2.2 有噪声时参数辨识结果 | 第73-75页 |
| 5.3 性能评估 | 第75-77页 |
| 5.3.1 达到收敛时的迭代次数 | 第75-76页 |
| 5.3.2 算法抗噪声干扰能力评估 | 第76-77页 |
| 5.4 本章小结 | 第77-78页 |
| 结论 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-85页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第85-86页 |
| 致谢 | 第86页 |