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共生生物搜索算法改进及应用研究

摘要第3-4页
ABSTRACT第4-5页
1 绪论第10-15页
    1.1 引言第10页
    1.2 国内外研究进展第10-12页
    1.3 论文主要创新点第12-13页
    1.4 论文主要工作及结构安排第13-15页
2 基本共生生物搜索算法第15-20页
    2.1 引言第15页
    2.2 共生生物搜索算法第15-19页
        2.2.1 共生生物搜索算法的互利共生阶段第15-16页
        2.2.2 共生生物搜索算法的偏利共生阶段第16页
        2.2.3 共生生物搜索算法的寄生阶段第16页
        2.2.4 共生生物搜索算法步骤第16-18页
        2.2.5 基本共生生物搜索算法流程图第18-19页
    2.3 本章小结第19-20页
3 复数编码共生生物搜索算法第20-46页
    3.1 引言第20页
    3.2 复数编码共生生物搜索算法第20-23页
        3.2.1 复数编码共生生物搜索算法的种群初始化第21页
        3.2.2 复数编码共生生物搜索算法的更新方法第21-22页
        3.2.3 适应度值的计算方法第22-23页
    3.3 复数编码的共生生物搜索算法伪代码第23-24页
    3.4 复数编码的共生生物搜索算法流程图第24-25页
    3.5 仿真实验第25-41页
        3.5.1 实验仿真平台第25页
        3.5.2 测试函数第25-27页
        3.5.3 与其他算法的性能比较第27-40页
        3.5.4 威尔克森P值测试分析第40-41页
    3.6 复数编码共生生物搜索算法应用于工程优化问题第41-44页
        3.6.1 悬臂梁设计问题第41-43页
        3.6.2 焊接梁设计问题第43-44页
    3.7 本章小结第44-46页
4 单纯形法共生生物搜索算法在无人机路径规划中的应用第46-73页
    4.1 引言第46页
    4.2 无人机航路规划问题的数学模型第46-50页
        4.2.1 无人机航路规划问题的威胁源模型第47-48页
        4.2.2 路径评价方法第48-49页
        4.2.3 随机威胁区域生成方法第49-50页
    4.3 单纯形法共生生物搜索算法在无人机路径规划上的应用第50-54页
        4.3.1 单纯形法的原理第50-51页
        4.3.2 SMSOS求解无人机路径规划问题伪代码第51-53页
        4.3.3 SMSOS求解无人机路径规划问题流程图第53-54页
    4.4 仿真实验第54-72页
        4.4.1 仿真实验平台第54页
        4.4.2 无人机在随机威胁区域的路径规划的仿真测试第54-58页
        4.4.3 无人机在固定威胁区域路径规划的仿真测试第58-71页
        4.4.4 威尔克森P值测试第71-72页
    4.5 本章小结第72-73页
5 基于共生生物搜索算法的分数阶模糊控制器的进化校准第73-93页
    5.1 引言第73-74页
    5.2 分数阶模型第74-79页
        5.2.1 分数阶微积分第74-75页
        5.2.2 分数阶算子的近似化第75页
        5.2.3 模糊控制器第75-79页
    5.3 共生生物搜索算法应用于模糊控制器的参数校准第79-83页
        5.3.1 基于SOS算法进行分数阶模糊控制器参数校准过程第79-80页
        5.3.2 SOS应用于模糊控制器的参数校准的伪代码第80-82页
        5.3.3 SOS应用于模糊控制器的参数校准的流程图第82-83页
    5.4 仿真实验第83-92页
        5.4.1 仿真实验平台第83页
        5.4.2 分数阶模糊控制器参数校准仿真测试第83-91页
        5.4.3 威尔克森P值测试第91-92页
    5.5 本章小结第92-93页
6 总结与展望第93-94页
    6.1 论文总结第93页
    6.2 未来的工作第93-94页
参考文献第94-101页
附录第101-109页
致谢第109-110页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第110-111页
攻读硕士学位期间参与的科研项目第111-112页
攻读硕士学位期间获得荣誉和奖励第112页

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