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引力搜索算法的改进及其应用 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-6页 | | Abstract | 第6-8页 | | 目录 | 第8-10页 | | 第一章 绪论 | 第10-20页 | | ·引言 | 第10页 | | ·群体智能算法 | 第10-15页 | | ·最优化问题 | 第10-11页 | | ·群体智能算法 | 第11-12页 | | ·几种群体智能算法 | 第12-15页 | | ·机器人路径规划 | 第15-17页 | | ·机器人综述 | 第15-16页 | | ·机器人路径规划研究现状 | 第16-17页 | | ·本文研究内容及结构 | 第17-20页 | | ·本文研究内容 | 第17页 | | ·本文章节安排 | 第17-20页 | | 第二章 引力搜索算法 | 第20-30页 | | ·基本引力搜索算法理论 | 第20-25页 | | ·万有引力定律 | 第20-22页 | | ·引力搜索算法原理 | 第22-25页 | | ·进制引力搜索算法原理 | 第25-26页 | | ·引力搜索算法流程 | 第26-27页 | | ·引力搜索算法的机理 | 第27-28页 | | ·本章小结 | 第28-30页 | | 第三章 基于亲和度的引力搜索算法 | 第30-40页 | | ·引力搜索算法存在的问题 | 第30-31页 | | ·基于亲和度的引力搜索算法 | 第31-32页 | | ·改进算法流程 | 第32页 | | ·仿真实验 | 第32-39页 | | ·本章小结 | 第39-40页 | | 第四章 基于亲和度与黑洞相融的引力搜索算法 | 第40-50页 | | ·自然界中的黑洞 | 第40-41页 | | ·黑洞与亲和度引力搜索算法相融合 | 第41页 | | ·算法流程 | 第41-43页 | | ·仿真实验 | 第43-49页 | | ·本章小结 | 第49-50页 | | 第五章 改进的引力搜索算法在路径规划的应用 | 第50-60页 | | ·移动机器人环境空间建模 | 第50-54页 | | ·问题描述 | 第51-52页 | | ·机器人模型与障碍物模型定义 | 第52-53页 | | ·环境模型的建立 | 第53-54页 | | ·基于 PBGSA 的移动机器人路径规划 | 第54-57页 | | ·优化问题描述 | 第54-55页 | | ·粒子的有效性 | 第55-56页 | | ·选择操作 | 第56页 | | ·算法流程 | 第56-57页 | | ·仿真实验 | 第57-59页 | | ·本章小结 | 第59-60页 | | 第六章 总结与展望 | 第60-62页 | | ·本文总结 | 第60页 | | ·本文展望 | 第60-62页 | | 参考文献 | 第62-68页 | | 致谢 | 第68-70页 | | 附录 A（攻读硕士学位期间发表的论文和参与的项目） | 第70页 |
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论文编号BS2272108，这篇论文共70页
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