一种新型的群智能优化技术的研究与应用
——麻雀搜索算法
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 论文研究内容和创新点 | 第13-14页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第14-16页 |
| 第二章 相关知识介绍 | 第16-24页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 已有的群智能优化算法 | 第16-23页 |
| 2.2.1 蝙蝠算法 | 第16-17页 |
| 2.2.2 灰狼优化算法 | 第17-18页 |
| 2.2.3 蚁狮优化算法 | 第18-20页 |
| 2.2.4 鲸鱼优化算法 | 第20-22页 |
| 2.2.5 萤火虫算法 | 第22-23页 |
| 2.3 算法评价标准 | 第23页 |
| 2.4 小结 | 第23-24页 |
| 第三章 麻雀搜索算法 | 第24-30页 |
| 3.1 引言 | 第24页 |
| 3.2 问题描述 | 第24-25页 |
| 3.3 麻雀搜索算法的构思 | 第25-26页 |
| 3.3.1 生物特性 | 第25-26页 |
| 3.3.2 设计相应规则 | 第26页 |
| 3.4 麻雀搜索算法的设计和步骤 | 第26-29页 |
| 3.4.1 算法设计 | 第26-29页 |
| 3.4.2 算法流程 | 第29页 |
| 3.5 小结 | 第29-30页 |
| 第四章 麻雀搜索算法仿真与结果分析 | 第30-42页 |
| 4.1 引言 | 第30页 |
| 4.2 仿真实验与分析 | 第30-41页 |
| 4.2.1 标准测试函数 | 第30-32页 |
| 4.2.2 参数设置 | 第32页 |
| 4.2.3 对比测试 | 第32-37页 |
| 4.2.4 结果分析 | 第37-41页 |
| 4.3 小结 | 第41-42页 |
| 第五章 基于麻雀搜索算法的三维无人机航迹优化 | 第42-51页 |
| 5.1 引言 | 第42页 |
| 5.2 背景和相关工作 | 第42-43页 |
| 5.3 无人机飞行环境建模 | 第43-45页 |
| 5.4 无人机航迹规划建模 | 第45-46页 |
| 5.5 基于麻雀搜索算法的航迹优化 | 第46-49页 |
| 5.5.1 算法流程 | 第46-47页 |
| 5.5.2 实验参数设置 | 第47页 |
| 5.5.3 测试与分析 | 第47-49页 |
| 5.6 小结 | 第49-51页 |
| 第六章 总结和展望 | 第51-53页 |
| 6.1 总结 | 第51页 |
| 6.2 展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-59页 |
| 攻读学位期间的学术成果 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
