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飞针测试机测试路径生成与优化

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飞针测试机测试路径生成与优化
论文目录
 
中文摘要第1-4页
英文摘要第4-8页
1 绪论第8-12页
  1.1 PCB飞针测试简介第8-11页
    1.1.1 PCB飞针测试发展现状第8-9页
    1.1.2 飞针测试系统的特点第9-10页
    1.1.3 飞针测试的优点第10-11页
  1.2 本文的主要研究内容及文章结构第11-12页
2 PCB飞针测试路径与TSP问题第12-18页
  2.1 飞针测试方法简介第12-14页
  2.2 飞针测试路径生成预备知识第14-15页
    2.2.1 飞针测试机作业方式简介第14页
    2.2.2 PCB网络基础知识第14-15页
    2.2.3 *.lst文件格式第15页
  2.3 TSP问题介绍第15-18页
    2.3.1 TSP问题描述第15-16页
    2.3.2 TSP问题的数学模型第16-17页
    2.3.3 TSP问题研究状况第17-18页
3 基本蚁群算法模型概述第18-28页
  3.1 蚂蚁的生物学特性第18-20页
    3.1.1 蚂蚁的社会形态第18-19页
    3.1.2 蚂蚁的群体行为第19-20页
  3.2 蚁群算法原理分析第20-22页
  3.3 人工蚁群算法解决TSP问题第22-28页
    3.3.1 人工蚂蚁与真实蚂蚁的相同点与不同点第22-23页
    3.3.2 人工蚁群算法解决TSP问题数学模型第23-25页
    3.3.3 求解TSP问题蚁群算法基本步骤第25-26页
    3.3.4 求解TSP问题蚁群算法复杂度分析第26-28页
4 飞针测试测试点配对算法第28-45页
  4.1 引言第28页
  4.2 开路测试路径生成第28-35页
    4.2.1 开路测试路径生成问题描述第28-31页
    4.2.2 开路测试配对算法第31-35页
  4.3 电容法测试路径生成第35-44页
    4.3.1 电容法测试路径生成问题描述第35-37页
    4.3.2 电容法测试配对算法第37-44页
  4.4 本章小结第44-45页
5 路径优化算法第45-61页
  5.1 引言第45页
  5.2 基本蚁群算法缺陷第45-46页
  5.3 改进的基本蚁群算法第46-51页
    5.3.1 基本蚁群算法的改进第46-49页
    5.3.2 信息素更新规则第49-50页
    5.3.3 改进蚁群算法的流程第50-51页
  5.4 参数的确定第51-58页
    5.4.1 启发式因子α对迭代次数和最优路径长度的影响第52-54页
    5.4.2 期望启发因子α对迭代次数和最优路径长度的影响第54-56页
    5.4.3 信息素挥发因子α对迭代次数和最优路径长度的影响第56-58页
  5.5 实验结果及其分析第58-59页
  5.6 本章小结第59-61页
6 总结与展望第61-63页
  6.1 全文总结第61页
  6.2 展望第61-63页
致谢第63-64页
参考文献第64-68页
附录第68页
  A. 作者在攻读学位期间取得的科研成果第68页
  B. 作者在攻读学位期间参与的科研项目第68页

本篇论文共68页,点击这进入下载页面
 
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