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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,
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