蚁群算法在飞行器航路规划中的应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·航路规划的国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·蚁群算法的发展现状 | 第11-12页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第12-14页 |
| 第2章 航路规划环境建模与问题描述 | 第14-28页 |
| ·数字地图技术 | 第14-17页 |
| ·线性插值方法 | 第17-19页 |
| ·双线性插值 | 第17-18页 |
| ·双立方 Hermite 插值 | 第18-19页 |
| ·航路规划空间建模 | 第19-22页 |
| ·基于栅格法的规划空间建模方法 | 第19-20页 |
| ·基于面的规划空间建模方法 | 第20-22页 |
| ·航路规划问题描述 | 第22-27页 |
| ·航路的表示 | 第22-24页 |
| ·航路的约束条件 | 第24-26页 |
| ·航路的评价函数 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于蚁群算法的飞行器航路规划 | 第28-47页 |
| ·基本蚁群算法概述 | 第28-33页 |
| ·基本蚁群算法的数学模型 | 第28-31页 |
| ·基本蚁群算法解决 TSP 问题的算法流程 | 第31-33页 |
| ·基本蚁群算法应用于航路规划 | 第33-39页 |
| ·信息素的表示 | 第33页 |
| ·航路点的选择 | 第33-34页 |
| ·状态转移规则 | 第34-35页 |
| ·信息素更新规则 | 第35-36页 |
| ·算法流程 | 第36-38页 |
| ·仿真结果及分析 | 第38-39页 |
| ·基于改进蚁群算法的航路规划 | 第39-46页 |
| ·改进策略 | 第39-42页 |
| ·引入奖惩机制 | 第40-41页 |
| ·启发式函数的改进 | 第41页 |
| ·动态减少航路点 | 第41-42页 |
| ·对航路调整 | 第42页 |
| ·改进算法航路规划应用实现流程 | 第42-44页 |
| ·仿真结果及分析 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 基于蚁群遗传算法的飞行器航路规划 | 第47-63页 |
| ·遗传算法的基本原理 | 第47-51页 |
| ·遗传算法概述 | 第47-48页 |
| ·遗传算法的过程 | 第48-51页 |
| ·基于蚁群遗传算法的航路规划 | 第51-60页 |
| ·引言 | 第51-52页 |
| ·编码 | 第52页 |
| ·种群初始化 | 第52-57页 |
| ·适应度函数设计 | 第57页 |
| ·遗传操作 | 第57-58页 |
| ·算法流程 | 第58-60页 |
| ·仿真结果及分析 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第5章 总结 | 第63-65页 |
| ·工作总结 | 第63-64页 |
| ·研究展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 研究生期间发表论文情况 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
