基于改进粒子群算法的采伐规划应用研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 1 引言 | 第10-13页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第10页 |
| ·课题在国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·最优化技术研究的热点 | 第11-12页 |
| ·问题的提出 | 第12页 |
| ·本文的主要工作 | 第12-13页 |
| ·小结 | 第13页 |
| 2 采伐规划优化简介及最优化理论发展 | 第13-20页 |
| ·采伐规划优化的概述 | 第13-15页 |
| ·合理采伐量的概念 | 第13页 |
| ·采伐规划的主要影响因素 | 第13-14页 |
| ·森林采伐量确定原则 | 第14页 |
| ·传统采伐规划方法的弊端 | 第14-15页 |
| ·采伐规划最优化策略 | 第15页 |
| ·最优化理论发展 | 第15-17页 |
| ·最优化问题及分类 | 第15-16页 |
| ·最优化问题的数学描述 | 第16页 |
| ·最优化方法的解题步骤及最优解的概念 | 第16-17页 |
| ·优化研究基础 | 第17-19页 |
| ·局部优化算法 | 第17页 |
| ·全局优化算法 | 第17-18页 |
| ·计算智能 | 第18页 |
| ·群智能算法 | 第18-19页 |
| ·小结 | 第19-20页 |
| 3 基本粒子群算法及其改进 | 第20-30页 |
| ·基本粒子群算法 | 第20-24页 |
| ·粒子群算法的历史 | 第20-21页 |
| ·粒子群优化的概念 | 第21-22页 |
| ·粒子群算法的基本步骤 | 第22-23页 |
| ·粒子群算法的全局模型和局部模型 | 第23-24页 |
| ·粒子群算法同传统进化算法的比较 | 第24页 |
| ·改进的粒子群算法 | 第24-29页 |
| ·约束最优化方法 | 第24-25页 |
| ·罚函数SUMT外点法 | 第25-27页 |
| ·CPSO算法 | 第27-28页 |
| ·设计CPSO算法时应该考虑的问题 | 第28页 |
| ·CPSO算法的算法描述 | 第28-29页 |
| ·小结 | 第29-30页 |
| 4 采伐规划优化模型 | 第30-34页 |
| ·合理采伐量的测算方案 | 第30-31页 |
| ·采伐规划的数学模型 | 第31-33页 |
| ·约束条件 | 第31页 |
| ·模型构建 | 第31-33页 |
| ·确定合理采伐量的影响因素 | 第33页 |
| ·采伐优化的适应度函数和粒子违反约束函数设置 | 第33-34页 |
| ·小结 | 第34页 |
| 5 基于CPSO算法的采伐规划系统的实现与应用 | 第34-49页 |
| ·基于CPSO算法的采伐规划系统设计与实现 | 第34-39页 |
| ·系统开发的总体目标 | 第34页 |
| ·系统需求分析 | 第34-36页 |
| ·系统总体结构分析 | 第36页 |
| ·系统功能模块设计 | 第36-37页 |
| ·系统功能层次结构图 | 第37-39页 |
| ·实验与结果分析 | 第39-48页 |
| ·数值实验 | 第39-45页 |
| ·结果分析 | 第45-48页 |
| ·小结 | 第48-49页 |
| 6 结论与讨论 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 致谢 | 第54页 |
