首页--工业技术论文--武器工业论文--火箭、导弹论文

改进遗传算法在多管火箭射击密集度优化中的应用研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第1章 绪论第12-20页
    1.1 论文的研究背景及意义第12-13页
    1.2 提高多管火箭射击密集度研究进展第13-14页
    1.3 遗传算法的发展历史与研究进展第14-17页
        1.3.1 遗产算法的发展历史第14-15页
        1.3.2 遗传算法研究进展第15-17页
    1.4 论文结构安排第17-20页
第2章 遗传算法理论基础第20-32页
    2.1 遗传算法基本流程第20-24页
        2.1.1 遗传算法基本流程第20-21页
        2.1.2 遗传算法五要素第21-24页
    2.2 遗传算法的设计及性能评估第24-25页
        2.2.1 遗传算法的设计第24-25页
        2.2.2 遗传算法的性能评估第25页
    2.3 实数编码遗传算法第25-27页
        2.3.1 编码方式及算法结构第26页
        2.3.2 实数编码遗传算子第26-27页
    2.4 序列编码遗传算法第27-31页
        2.4.1 顺序编码及算法结构第28页
        2.4.2 顺序编码遗传算子第28-30页
        2.4.3 In-Over算子第30-31页
    2.5 本章小结第31-32页
第3章 多管火箭射击密集度优化模型建立第32-40页
    3.1 多管火箭的组成及动力学模型第32-34页
    3.2 多管火箭射击密集度及影响因素第34-37页
        3.2.1 多管火箭射击密集度第34-35页
        3.2.2 多管火箭射击密集度影响因素第35-37页
    3.3 多管火箭射击密集度优化模型第37-39页
        3.3.1 基于射序的优化模型第37-38页
        3.3.2 基于射击时间的优化模型第38-39页
    3.4 本章小结第39-40页
第4章 实数编码遗传算法改进第40-72页
    4.1 选择算子性能研究与改进第40-48页
        4.1.1 一种改进的选择算子第40-42页
        4.1.2 性能测试第42-44页
        4.1.3 测试结果与讨论第44-48页
    4.2 交叉算子组合效应第48-57页
        4.2.1 组合方式第49-52页
        4.2.2 仿真实验安排第52页
        4.2.3 结果与讨论第52-57页
    4.3 序列-实数混合编码遗传算法第57-70页
        4.3.1 算法描述第58-61页
        4.3.2 性能评估与分析第61-70页
    4.4 本章小结第70-72页
第5章 混合编码遗传算法在多管火箭射击密集度优化中的应用第72-80页
    5.1 适应值函数的设计第72-74页
    5.2 算法的实现第74-75页
        5.2.1 问题编码第74页
        5.2.2 初始种群的产生第74页
        5.2.3 控制参数的设置第74页
        5.2.4 火箭弹仿真参数的设置第74-75页
    5.3 仿真计算第75-77页
        5.3.1 原射击方案第75-76页
        5.3.2 优化后射击方案第76-77页
    5.4 结果分析第77-78页
    5.5 本章小结第78-80页
结论第80-82页
参考文献第82-87页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第87-88页
致谢第88-90页
个人简历第90页

论文共90页,点击 下载论文
上一篇:南京高淳老城区城中村更新改造规划研究--基于相关方利益诉求
下一篇:南京滨江夹江段景观营造探究--国际青年文化公园与青奥森林公园滨江景观比较研究