| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 引言 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外风力驱动优化算法研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文研究内容与创新点 | 第11页 |
| 1.4 本文结构安排 | 第11-13页 |
| 2 风力驱动优化算法 | 第13-17页 |
| 2.1 引言 | 第13页 |
| 2.2 基本风力驱动优化算法 | 第13-16页 |
| 2.2.1 风力驱动优化算法的相关术语 | 第13页 |
| 2.2.2 风力驱动优化算法的基本原理 | 第13-15页 |
| 2.2.3 风力驱动优化算法实施步骤 | 第15-16页 |
| 2.2.4 风力驱动优化算法基本流程图 | 第16页 |
| 2.3 本章小结 | 第16-17页 |
| 3 基于风力驱动优化和差分进化的混合优化算法 | 第17-36页 |
| 3.1 引言 | 第17页 |
| 3.2 差分进化算法 | 第17-18页 |
| 3.3 基于WDO和DE的混合WDO-DE算法 | 第18-20页 |
| 3.4 仿真实验与结果分析 | 第20-35页 |
| 3.4.1 仿真实验平台 | 第20页 |
| 3.4.2 标准测试函数 | 第20-21页 |
| 3.4.3 参数设置 | 第21-22页 |
| 3.4.4 实验结果比较与分析 | 第22-35页 |
| 3.5 结论 | 第35-36页 |
| 4 复数编码风力驱动优化算法在 0-1 背包问题中应用 | 第36-59页 |
| 4.1 引言 | 第36页 |
| 4.2 复数编码风力驱动优化算法 | 第36-38页 |
| 4.2.1 种群初始化 | 第36-37页 |
| 4.2.2 种群更新方法 | 第37页 |
| 4.2.3 适应度计算 | 第37-38页 |
| 4.3 0-1 背包问题 | 第38页 |
| 4.4 基于贪心策略的CWDO算法求解 0-1 背包问题 | 第38-40页 |
| 4.4.1 离散化处理方法 | 第38页 |
| 4.4.2 贪心策略求解 0-1 背包问题 | 第38-39页 |
| 4.4.3 基于贪心策略的CWDO算法求解 0-1 背包问题流程 | 第39-40页 |
| 4.5 仿真实验与结果分析 | 第40-58页 |
| 4.5.1 仿真实验平台 | 第40页 |
| 4.5.2 参数设置 | 第40-41页 |
| 4.5.3 实验结果比较与分析 | 第41-58页 |
| 4.6 结论 | 第58-59页 |
| 5 量子编码风力驱动优化算法在无人机航路规划问题中应用 | 第59-80页 |
| 5.1 引言 | 第59页 |
| 5.2 无人机航路规划问题数学模型 | 第59-62页 |
| 5.2.1 威胁源模型 | 第60-61页 |
| 5.2.2 评价函数 | 第61-62页 |
| 5.3 量子计算 | 第62页 |
| 5.4 量子风力驱动优化算法 | 第62-65页 |
| 5.4.1 产生初始种群 | 第62-63页 |
| 5.4.2 解空间的转换 | 第63页 |
| 5.4.3 更新过程 | 第63-64页 |
| 5.4.4 QWDO的流程 | 第64-65页 |
| 5.4.5 QWDO应用于无人机航路规划问题算法 | 第65页 |
| 5.5 仿真实验与结果分析 | 第65-79页 |
| 5.5.1 仿真实验平台 | 第66页 |
| 5.5.2 参数设置 | 第66-67页 |
| 5.5.3 实验结果比较与分析 | 第67-79页 |
| 5.6 结论 | 第79-80页 |
| 6 总结与展望 | 第80-82页 |
| 6.1 论文总结 | 第80页 |
| 6.2 未来的工作 | 第80-82页 |
| 参考文献 | 第82-87页 |
| 附录 | 第87-90页 |
| 致谢 | 第90-91页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第91-92页 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研项目 | 第92页 |
