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TLBO算法的改进及其应用研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
注释表第10-11页
缩略词第11-12页
第一章 绪论第12-20页
    1.1 引言第12-14页
    1.2 启发式算法第14-18页
        1.2.1 启发式算法的起源第14页
        1.2.2 启发式算法的发展第14-16页
        1.2.3 启发式算法的理论基础第16-18页
    1.3 本文主要研究内容第18-20页
第二章 基本教与学优化算法第20-39页
    2.1 TLBO算法的基本理论第20-22页
        2.1.1 TLBO算法的基本思想第20页
        2.1.2 TLBO算法的基本概念第20-22页
    2.2 TLBO算法的基本流程第22-25页
        2.2.1“教学”阶段第22-23页
        2.2.2“学习”阶段第23-24页
        2.2.3 TLBO算法流程图第24-25页
    2.3 TLBO与DE算法的性能比较第25-26页
    2.4 几种改进的TLBO算法第26-31页
        2.4.1 MTLBO(1)算法第26-28页
        2.4.2 ITLBO算法第28-30页
        2.4.3 MTLBO(2)算法第30-31页
    2.5 已改进算法的仿真结果测试第31-39页
        2.5.1 几个测试函数简介第31-34页
        2.5.2 几种算法的优化结果比较第34-39页
第三章 TLBO算法的改进第39-54页
    3.1 改进的TLBO优化算法第39-45页
        3.1.1 自适应的教学因子第39-41页
        3.1.2 教师与学生的默契值M第41-43页
        3.1.3 自信度权重第43-45页
    3.2 仿真结果测试第45-50页
    3.3 TTLBO算法在约束基准机械设计中的应用第50-54页
        3.3.1 压力容器设计问题第50页
        3.3.2 张力/压缩弹簧设计问题第50-51页
        3.3.3 齿轮系设计问题第51-52页
        3.3.4 仿真结果测试第52-54页
第四章 TLBO算法在自适应前照车灯控制系统中的应用第54-69页
    4.1 汽车自适应前照灯控制系统简介第54-63页
        4.1.1 AFS控制系统的构成第54-55页
        4.1.2 AFS运动模型的建立第55-59页
        4.1.3 无转向和几种控制策略下的自适应转向照明第59-63页
    4.2 TLBO 和 TTLBO 算法控制策略下的自适应 AFS 系统模型第63-64页
    4.3 仿真实验第64-69页
        4.3.1 无转向控制和各种控制策略下的自适应转向控制照明效果对比第64-66页
        4.3.2 TLBO和TTLBO算法控制策略下的自适应控制转向照明效果对比第66-69页
第五章 总结与展望第69-71页
    5.1 总结第69-70页
    5.2 展望第70-71页
参考文献第71-75页
致谢第75-77页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第77页

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