基于粒子群优化算法的船舶航迹规划方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 引言 | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·选题意义及背景 | 第9页 |
| ·船舶航迹规划的研究现状 | 第9-13页 |
| ·传统的导航规划方法 | 第10-11页 |
| ·人工智能方法 | 第11-13页 |
| ·粒子群算法的发展及现状 | 第13-14页 |
| ·论文的主要研究工作 | 第14-15页 |
| 第2章 粒子群优化算法基础介绍 | 第15-28页 |
| ·粒子群算法基本原理及特点 | 第15-16页 |
| ·粒子群算法的基本原理 | 第15页 |
| ·粒子群算法的特点 | 第15-16页 |
| ·粒子群算法标准模型及算法的改进策略 | 第16-20页 |
| ·粒子群算法标准模型 | 第16-18页 |
| ·粒子群算法改进策略 | 第18-20页 |
| ·粒子群算法种群拓扑结构 | 第20-23页 |
| ·典型种群拓扑结构 | 第20-21页 |
| ·种群拓扑结构对粒子群算法的影响 | 第21-23页 |
| ·粒子群算法参数影响分析 | 第23-27页 |
| ·种群规模的影响 | 第24页 |
| ·学习因子的影响 | 第24-25页 |
| ·最大速度的影响 | 第25-26页 |
| ·惯性权值的影响 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于模糊逻辑的粒子群算法设计 | 第28-41页 |
| ·种群多样性分析 | 第28-31页 |
| ·种群多样性的度量 | 第28-29页 |
| ·变异操作对种群多样性的影响分析 | 第29页 |
| ·惯性权值对种群多样性的影响分析 | 第29-31页 |
| ·基于模糊逻辑的粒子群算法设计 | 第31-35页 |
| ·算法基本思想 | 第31-33页 |
| ·算法设计 | 第33-35页 |
| ·算法流程 | 第35页 |
| ·算法性能试验 | 第35-40页 |
| ·收敛性能测试 | 第36-37页 |
| ·精度测试 | 第37-40页 |
| ·实验一 | 第37-38页 |
| ·实验二 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 二维空间全局航迹规划算法研究 | 第41-55页 |
| ·问题建模 | 第41-42页 |
| ·环境建模 | 第41页 |
| ·航迹规划问题的定义 | 第41-42页 |
| ·适应值函数的确定 | 第42-46页 |
| ·适应值评价函数的分析 | 第42-44页 |
| ·可行航迹的评价 | 第44-45页 |
| ·不可行航迹的评价 | 第45-46页 |
| ·航迹规划算法中的编码方案及数据结构 | 第46-47页 |
| ·启发式知识的运用 | 第47-50页 |
| ·算法设计及性能分析 | 第50-54页 |
| ·算法描述 | 第50页 |
| ·算法仿真及性能分析 | 第50-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 多航迹规划算法研究 | 第55-66页 |
| ·问题的提出 | 第55页 |
| ·多航迹规划算法的设计思想 | 第55-58页 |
| ·多峰函数的定义 | 第55-56页 |
| ·多峰函数优化的遗传算法求解方法 | 第56-57页 |
| ·多航迹规划算法的基本思想 | 第57-58页 |
| ·多航迹规划算法设计 | 第58-62页 |
| ·初始粒子群的生成 | 第58页 |
| ·粒子群的多样化 | 第58-61页 |
| ·多群体的隔离进化 | 第61-62页 |
| ·算法仿真及分析 | 第62-65页 |
| ·仿真条件及参数选取 | 第62-63页 |
| ·仿真试验结果及分析 | 第63-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
