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基于群体智能算法的无人机灾区搜救优化研究

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基于群体智能算法的无人机灾区搜救优化研究
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4页
1 绪论第8-12页
    1.1 研究背景及研究意义第8-9页
    1.2 研究现状及研究内容第9-10页
    1.3 本文结构第10-11页
    1.4 本章小结第11-12页
2 相关技术第12-19页
    2.1 无人机技术第12-13页
        2.1.1 无人机类型和优势第12页
        2.1.2 无人机的应用场景第12-13页
    2.2 地理信息系统第13-16页
        2.2.1 地理信息系统技术第13-14页
        2.2.2 地理信息系统的应用领域第14-15页
        2.2.3 CyberGIS地理信息系统第15-16页
    2.3 群体智能算法第16-17页
        2.3.1 蚁群算法简介第16页
        2.3.2 粒子群算法简介第16页
        2.3.3 人工鱼群算法简介第16-17页
        2.3.4 人工蜂群算法简介第17页
    2.4 本章小结第17-19页
3 蚁群算法及其优化第19-36页
    3.1 蚁群算法的优化基础第19-24页
        3.1.1 信息素对蚁群算法影响研究第19-20页
        3.1.2 应用场景分析第20-21页
        3.1.3 蚁群算法解决旅行商问题的研究第21-24页
    3.2 蚁群算法优化研究第24-34页
        3.2.1 参数自适应蚁群算法第24-27页
        3.2.2 多Qo S约束的QIACO算法第27-30页
        3.2.3 基于多Qo S约束的自适应蚁群算法第30-34页
    3.3 本章小结第34-36页
4 群体智能算法在灾区无人机搜救中的应用第36-49页
    4.1 灾区无人机搜救场景第36-42页
        4.1.1 场景描述及工作流程第36-39页
        4.1.2 无人机的分类第39-42页
    4.2 灾区无人机搜救算法的参数优化方案第42-45页
        4.2.1 基于细化区间的参数调整方法第42-43页
        4.2.2 基于粒子群算法的参数调整方法第41-45页
    4.3 引入灾区优先级的蚁群算法优化方案第45-46页
    4.4 具有灾区优先级特征的参数自适应调整的蚁群算法第46-47页
    4.5 本章小结第47-49页
5 仿真参数设置以及结果分析第49-60页
    5.1 仿真实验环境及参数第49-50页
    5.2 参数优化方案的仿真结果第50-53页
    5.3 基于权重调整参数p的仿真结果分析第53-55页
    5.4 临时基站的位置调整策略仿真第55-56页
    5.5 PAACO算法仿真以及分析第56-58页
    5.6 本章小结第58-60页
结论第60-61页
参考文献第61-64页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第64-65页
致谢第65-66页

本篇论文共66页,点击这进入下载页面
 
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