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基于智能计算的最优指派问题求解技术及其应用研究

摘要第1-6页
Abstract第6-8页
目录第8-11页
第1章 绪论第11-25页
   ·最优指派问题简介第11页
   ·遗传算法概述第11-14页
     ·遗传算法简介第11-13页
     ·遗传算法的研究现状第13-14页
   ·粒子群优化算法概述第14-18页
     ·粒子群优化算法简介第14-15页
     ·粒子群优化算法的研究现状第15-18页
   ·机器人足球及其决策系统第18-24页
     ·机器人足球简介第18-20页
     ·FIRA机器人足球仿真比赛第20-21页
     ·机器人足球决策系统第21-24页
   ·本文的主要工作第24-25页
第2章 最优指派问题第25-35页
   ·标准最优指派问题第25-26页
   ·OAP的推广问题之一第26-27页
     ·推广问题之一的描述第26页
     ·推广问题之一的转化思路第26-27页
   ·OAP的推广问题之二第27-29页
     ·推广问题之二的描述第27-28页
     ·推广问题之二的转化思路第28-29页
   ·OAP的推广问题之三第29-31页
     ·推广问题之三的描述第29-30页
     ·推广问题之三的转化思路第30-31页
   ·OAP的经典求解方法及其不足第31-34页
   ·本章小结第34-35页
第3章 基于改进遗传算法的最优指派问题求解第35-47页
   ·个体和种群的设计第35-37页
     ·编码方式第35页
     ·初始种群的生成第35-36页
     ·适应度函数的设计第36-37页
   ·遗传操作的设计第37-39页
     ·选择操作第37页
     ·交叉操作第37-38页
     ·变异操作第38-39页
   ·交叉概率和变异概率的自适应算法第39-41页
   ·算法测试与分析第41-46页
     ·一般OAP求解第41-42页
     ·HA不收敛的OAP求解第42-43页
     ·与AGA的性能比较第43-45页
     ·实验结论与分析第45-46页
   ·本章小结第46-47页
第4章 基于改进粒子群优化算法的最优指派问题求解第47-63页
   ·PSO的基本原理第47-50页
     ·PSO算法的一般求解过程第47页
     ·基本PSO算法的数学描述第47-48页
     ·基本PSO算法的流程第48-49页
     ·基本PSO算法的分析第49-50页
   ·基本PSO算法的改进第50-55页
     ·引入惯性因子的PSO改进算法第50-52页
     ·引入收敛因子的PSO改进算法第52-53页
     ·动态系统下的PSO改进算法第53-54页
     ·经典PSO算法模型及其参数集第54-55页
   ·基于PSO的OAP求解算法设计第55-59页
     ·基于排列组合的OAP模型第55页
     ·变量的定义第55-56页
     ·基本运算操作的定义第56-58页
     ·位置和速度的更新机制第58-59页
     ·保证种群多样性的改进第59页
   ·算法测试与分析第59-62页
     ·一般OAP求解第59-60页
     ·HA不收敛的OAP求解第60页
     ·与改进遗传算法的性能比较第60-62页
     ·实验结论与分析第62页
   ·本章小结第62-63页
第5章 机器人足球比赛中的最优指派问题及其应用第63-73页
   ·基于最优指派的阵型符合第63-65页
     ·问题的提出第63-64页
     ·基于最优指派的求解第64-65页
   ·基于最优指派的动态角色分配第65-67页
     ·问题的提出第65-66页
     ·基于最优指派的求解第66-67页
   ·基于动态角色分配的决策系统设计第67-71页
     ·以球为中心的区域划分第67-68页
     ·态势分析第68-69页
     ·阵型确定第69-70页
     ·动态角色分配第70页
     ·角色执行第70-71页
   ·决策系统的软件实现第71-72页
   ·决策系统的测试及效果第72页
   ·本章小结第72-73页
结论第73-75页
附录第75-76页
参考文献第76-87页
攻读硕士学位期间发表或完成的论文第87-88页
攻读硕士学位期间参与项目及所获奖励情况第88-89页
致谢第89页

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