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动态环境中微粒群优化算法研究及应用
 
     论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-9页
第一章 绪论第9-18页
   ·研究背景第9-11页
     ·优化问题的起源及意义第9页
     ·优化问题的数学描述第9页
     ·优化问题的分类第9-10页
     ·动态优化问题的定义及特点第10-11页
     ·群体动画第11页
   ·求解动态优化问题的几种方法及其存在问题第11-15页
     ·基于遗传算法的动态优化方法研究第12页
     ·基于微粒群算法的动态优化方法研究第12-13页
     ·基于差分演化算法的动态优化方法研究第13-14页
     ·基于 Memetic 算法的动态优化方法研究第14页
     ·基于蚁群算法的动态优化方法研究第14页
     ·动态优化方法存在的几个主要问题第14-15页
   ·研究内容和创新点第15-16页
   ·本文的组织结构第16-18页
第二章 微粒群算法第18-26页
   ·标准微粒群算法描述第18-23页
     ·算法的基本原理第18-19页
     ·算法的数学描述第19-21页
     ·算法流程第21页
     ·算法行为分析第21-22页
     ·算法的两种基本进化模型第22-23页
   ·微粒群算法研究现状第23-24页
   ·动态微粒群算法研究现状第24-25页
   ·小结第25-26页
第三章 一种改进的自适应动态微粒群算法第26-35页
   ·问题提出第26页
   ·改进的动态微粒群算法的原理及实现第26-28页
     ·算法原理第26-27页
     ·动态变化的检测及响应第27-28页
   ·算法描述第28-29页
   ·实验第29-34页
     ·函数模型第29-30页
     ·测试函数第30-31页
     ·参数设置第31-32页
     ·实验结果第32-34页
   ·小结第34-35页
第四章 基于种群多样性的自适应动态微粒群算法第35-41页
   ·算法设计思路第35页
   ·基于种群多样性的动态微粒群算法第35-36页
   ·算法流程第36-37页
   ·实验第37-40页
     ·实验环境第37页
     ·实验一收敛性比较第37-38页
     ·实验二多样性比较第38-39页
     ·实验三收敛速度比较第39-40页
   ·小结第40-41页
第五章 群体动画路径规划子系统的设计与实现第41-49页
   ·子系统的设计与实现第41-44页
     ·子系统设计思路第41页
     ·子系统的设计第41-44页
   ·路径规划流程第44-46页
   ·路径规划实例第46-48页
     ·路径自动生成第46-48页
     ·动画效果第48页
   ·小结第48-49页
第六章 总结与展望第49-51页
   ·本文工作总结第49页
   ·下一步工作计划第49-51页
参考文献第51-55页
攻读硕士学位期间主要科研成果第55-56页
致谢第56页

 
 
论文编号BS12579,这篇论文共56
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