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基于蝙蝠算法的水下潜器航路规划方法研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第5-6页 | | abstract | 第6-7页 | | 第1章 绪论 | 第10-15页 | | 1.1 课题研究的背景及意义 | 第10-11页 | | 1.2 水下潜器航路规划研究进展 | 第11-12页 | | 1.3 蝙蝠优化算法研究进展 | 第12-14页 | | 1.3.1 理论研究进展 | 第13页 | | 1.3.2 应用研究进展 | 第13-14页 | | 1.4 论文的主要研究内容 | 第14-15页 | | 第2章 水下潜器航路规划问题描述 | 第15-23页 | | 2.1 航路规划概述 | 第15-18页 | | 2.1.1 航路规划问题描述 | 第15页 | | 2.1.2 航路规划的分类 | 第15-17页 | | 2.1.3 航路规划的实施步骤 | 第17-18页 | | 2.2 海洋环境对潜器航行影响分析 | 第18-21页 | | 2.3 潜器航路规划评价体系 | 第21-22页 | | 2.4 本章小结 | 第22-23页 | | 第3章 蝙蝠算法理论基础及其收敛性分析 | 第23-38页 | | 3.1 启发式优化算法 | 第23页 | | 3.2 蝙蝠算法理论基础 | 第23-28页 | | 3.2.1 蝙蝠的运动行为 | 第23-24页 | | 3.2.2 蝙蝠的回声定位原理 | 第24-25页 | | 3.2.3 算法的仿生学原理 | 第25页 | | 3.2.4 算法的数学模型 | 第25-26页 | | 3.2.5 算法描述及实现流程 | 第26-28页 | | 3.3 蝙蝠算法收敛性分析 | 第28-33页 | | 3.3.1 模型1蝙蝠算法收敛性分析 | 第28-29页 | | 3.3.2 模型2蝙蝠算法收敛性分析 | 第29-31页 | | 3.3.3 数值仿真分析 | 第31-33页 | | 3.4 蝙蝠算法参数影响分析 | 第33-37页 | | 3.5 本章小结 | 第37-38页 | | 第4章 基于差分进化的改进蝙蝠算法 | 第38-54页 | | 4.1 蝙蝠算法存在的问题 | 第38页 | | 4.2 蝙蝠算法的改进策略分析 | 第38-39页 | | 4.3 差分进化算法 | 第39-43页 | | 4.3.1 算法的生物学原理 | 第39-40页 | | 4.3.2 算法的数学模型 | 第40-41页 | | 4.3.3 算法的实现流程 | 第41-43页 | | 4.4 基于差分进化的改进蝙蝠算法 | 第43-47页 | | 4.4.1 算法的基本思想 | 第43页 | | 4.4.2 算法设计 | 第43-45页 | | 4.4.3 算法描述及实施流程 | 第45-47页 | | 4.5 改进算法性能测试及分析 | 第47-53页 | | 4.5.1 算法参数设置 | 第47页 | | 4.5.2 标准测试函数 | 第47-49页 | | 4.5.3 测试结果及分析 | 第49-53页 | | 4.6 本章小结 | 第53-54页 | | 第5章 基于差分进化蝙蝠算法的水下潜器航路规划 | 第54-72页 | | 5.1 环境建模 | 第54-56页 | | 5.1.1 海图水深数据栅格化 | 第54-55页 | | 5.1.2 三维海底地形构建 | 第55-56页 | | 5.1.3 海流模型 | 第56页 | | 5.2 基于DEBA的水下潜器航路规划方法设计 | 第56-64页 | | 5.2.1 航路的表示 | 第56-57页 | | 5.2.2 航路的编码 | 第57-58页 | | 5.2.3 初始群体的产生 | 第58-60页 | | 5.2.4 航路规划评估函数 | 第60-62页 | | 5.2.5 方法描述及实施流程 | 第62-64页 | | 5.3 航路规划仿真及分析 | 第64-71页 | | 5.3.1 测试环境及参数设置 | 第64-65页 | | 5.3.2 环境适应性测试分析 | 第65-68页 | | 5.3.3 算法性能对比实验 | 第68-71页 | | 5.4 本章小结 | 第71-72页 | | 结论 | 第72-74页 | | 参考文献 | 第74-79页 | | 攻读硕士期间发表论文和取得科研成果 | 第79-80页 | | 致谢 | 第80页 |
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论文编号BS3196348，这篇论文共80页
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