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基于改进蚁群算法的多无人机航路规划研究与应用 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第3-5页 | | Abstract | 第5-6页 | | 1 绪论 | 第9-15页 | | 1.1 课题研究的背景和意义 | 第9-10页 | | 1.2 课题来源和设计要求 | 第10页 | | 1.2.1 课题来源 | 第10页 | | 1.2.2 设计要求 | 第10页 | | 1.3 国内外研究现状 | 第10-13页 | | 1.3.1 无人机航路规划国内外研究现状 | 第10-12页 | | 1.3.2 航路规划算法的国内外研究现状 | 第12-13页 | | 1.4 研究内容 | 第13-15页 | | 2 无人机航路规划问题 | 第15-22页 | | 2.1 引言 | 第15页 | | 2.2 环境建模 | 第15-18页 | | 2.2.1 环境因素建模 | 第15-16页 | | 2.2.2 空间环境建模的规划 | 第16-18页 | | 2.3 无人机性能约束 | 第18-19页 | | 2.4 航路性能指标的确定 | 第19-21页 | | 2.5 本章小结 | 第21-22页 | | 3 改进蚁群算法研究 | 第22-34页 | | 3.1 引言 | 第22页 | | 3.2 蚁群算法 | 第22-26页 | | 3.2.1 蚁群算法的原理 | 第22-23页 | | 3.2.2 蚁群算法模型的建立 | 第23-24页 | | 3.2.3 基本蚁群算法 | 第24-26页 | | 3.2.4 蚁群算法的优缺点 | 第26页 | | 3.3 几种改进蚁群算法综述 | 第26-29页 | | 3.3.1 自适应蚁群算法 | 第26-27页 | | 3.3.2 带精英策略的蚁群系统 | 第27-28页 | | 3.3.3 基于优化排序的蚁群系统 | 第28页 | | 3.3.4 最大-最小蚁群系统 | 第28-29页 | | 3.4 改进的蚁群算法 | 第29-32页 | | 3.4.1 蚁群算法的改进 | 第29-30页 | | 3.4.2 改进算法的实现过程 | 第30页 | | 3.4.3 仿真结果验证及分析 | 第30-32页 | | 3.5 本章小结 | 第32-34页 | | 4 多无人机航路规划 | 第34-49页 | | 4.1 引言 | 第34页 | | 4.2 时效性的描述 | 第34-35页 | | 4.3 多无人机航路规划 | 第35-41页 | | 4.3.1 具有时效性的多无人机三维航路规划 | 第35-37页 | | 4.3.2 仿真参数设定 | 第37-38页 | | 4.3.3 实验结果及分析 | 第38-41页 | | 4.4 多无人机时效性的三维航路规划的应用 | 第41-47页 | | 4.5 本章小结 | 第47-49页 | | 5 总结与展望 | 第49-51页 | | 5.1 总结 | 第49页 | | 5.2 展望 | 第49-51页 | | 参考文献 | 第51-56页 | | 致谢 | 第56-57页 | | 附录 攻读硕士学位期间发表的学术论文目录 | 第57-58页 |
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论文编号BS3865092，这篇论文共58页
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