| 摘要 | 第2-3页 |
| abstract | 第3页 |
| 第一章 绪论 | 第6-12页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第6-7页 |
| 1.2 研究现状 | 第7-9页 |
| 1.2.1 国外研究和发展现状 | 第7-9页 |
| 1.2.2 国内研究 | 第9页 |
| 1.3 波浪滑翔机的应用 | 第9-10页 |
| 1.4 论文研究内容与架构 | 第10-12页 |
| 第二章 波浪滑翔机设计结构 | 第12-18页 |
| 2.1 波浪滑翔机的双体结构 | 第12-14页 |
| 2.2 运动原理 | 第14-15页 |
| 2.2.1 波浪要素 | 第14-15页 |
| 2.2.2 波浪动能转换原理 | 第15页 |
| 2.3 波浪滑翔机动力模型 | 第15-16页 |
| 2.4 本章小结 | 第16-18页 |
| 第三章 波浪滑翔机环境建模 | 第18-24页 |
| 3.1 环境建模方法 | 第18-19页 |
| 3.2 栅格法分析 | 第19-21页 |
| 3.3 海洋环境的设定 | 第21-23页 |
| 3.3.1 栅格法海洋环境建模 | 第22页 |
| 3.3.2 路径表示 | 第22-23页 |
| 3.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第四章 改进蚁群算法的波浪滑翔机路径规划 | 第24-36页 |
| 4.1 基本蚁群优化算法 | 第24-25页 |
| 4.1.1 基本蚁群优化算法的原理 | 第24页 |
| 4.1.2 基本蚁群优化算法的局限性 | 第24-25页 |
| 4.2 基本蚁群优化算法的数学模型 | 第25-27页 |
| 4.2.1 状态转移概率公式 | 第25-26页 |
| 4.2.2 信息素更新方式 | 第26-27页 |
| 4.3 基本蚁群优化算法的实现 | 第27-29页 |
| 4.4 蚁群算法的改进 | 第29-31页 |
| 4.4.1 改进启发函数 | 第29-30页 |
| 4.4.2 改进信息素更新策略 | 第30-31页 |
| 4.4.3 改进策略的蚁群算法流程 | 第31页 |
| 4.5 仿真实验及结果分析 | 第31-34页 |
| 4.6 本章小结 | 第34-36页 |
| 第五章 基于混合算法的波浪滑翔机路径规划 | 第36-44页 |
| 5.1 粒子群优化算法概述 | 第36-38页 |
| 5.2 粒子群-蚁群混合算法原理 | 第38页 |
| 5.3 混合算法中蚁群算法的改进 | 第38-39页 |
| 5.3.1 改进概率公式 | 第38-39页 |
| 5.3.2 全局信息素更新 | 第39页 |
| 5.4 粒子群-蚁群混合算法实现流程与路径规划仿真 | 第39-42页 |
| 5.4.1 混合算法实现流程 | 第39-40页 |
| 5.4.2 粒子群-蚁群混合算法路径规划仿真 | 第40-42页 |
| 5.5 本章小结 | 第42-44页 |
| 总结与展望 | 第44-46页 |
| 参考文献 | 第46-50页 |
| 攻读学位期间研究成果 | 第50-52页 |
| 致谢 | 第52-54页 |