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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

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