基于函数变换的光线寻优算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 历史背景 | 第12-17页 |
| 1.2.1 智能优化算法研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.2 光线寻优算法的研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第17页 |
| 1.4 论文的组织架构 | 第17-19页 |
| 第2章 光线寻优算法介绍 | 第19-32页 |
| 2.1 费马原理与三大光学定律 | 第19-22页 |
| 2.1.1 费马原理 | 第19-20页 |
| 2.1.2 几何光学三大定律 | 第20-22页 |
| 2.2 欧拉-拉格朗日微分方程与变分法 | 第22-25页 |
| 2.2.1 变分法 | 第22-24页 |
| 2.2.2 欧拉-拉格朗日微分方程 | 第24-25页 |
| 2.3 光线寻优算法简介 | 第25-31页 |
| 2.3.1 网格的剖分 | 第26-28页 |
| 2.3.2 迭代过程中更新位置和方向的规则 | 第28-29页 |
| 2.3.3 光线寻优算法的实现 | 第29-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 基于指数函数形式的光线寻优算法改进 | 第32-41页 |
| 3.1 算法理论解析 | 第32-36页 |
| 3.1.1 算法的寻优机理分析 | 第32-36页 |
| 3.1.2 指数函数 | 第36页 |
| 3.2 基于指数函数形式的变换 | 第36-40页 |
| 3.2.1 基于自然指数函数的变换 | 第36-37页 |
| 3.2.2 基于一般指数函数的变换 | 第37-38页 |
| 3.2.3 基于函数变换的寻优过程分析 | 第38-40页 |
| 3.3 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 收敛性的研究与分析 | 第41-49页 |
| 4.1 基于自然指数函数变换的收敛性分析 | 第41-43页 |
| 4.2 基于一般指数函数变换的收敛性分析 | 第43-48页 |
| 4.3 本章小结 | 第48-49页 |
| 结论 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-56页 |
| 攻读硕士学位期间的发表论文和取得的科研成果 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
