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小世界算法的改进及其在飞行控制系统设计中应用

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小世界算法的改进及其在飞行控制系统设计中应用
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第1章 绪论第9-17页
  · 引言第9-11页
    · 对最优化算法的需求第9页
    · 已有的最优化算法第9-10页
    · 研究小世界算法的意义第10-11页
  · 国内外研究现状第11-15页
    · 小世界网络的研究现状第11-12页
    · 对小世界算法的研究现状第12-14页
    · 仿真优化设计的研究现状第14-15页
  · 论文主要研究内容的思路第15-17页
第2章 基本型小世界算法第17-27页
  · 复杂网络理论第17-19页
    · 对复杂网络研究的发展过程第17-18页
    · 描述复杂网络的重要参数第18-19页
  · 小世界网络的构造过程及其特性第19-21页
  · 基本型小世界算法的原理第21-23页
  · 基本型小世界算法的流程第23-24页
  · 基本型小世界算法的优缺点及分析第24-25页
  · 本章小结第25-27页
第3章 均衡型小世界算法和杂交型小世界算法第27-49页
  · 均衡型小世界算法第27-31页
    · 均衡型优化策略第27-29页
    · B-SWA的步骤第29-31页
  · B-SWA的优化性能测试第31-39页
    · 描述算法优化性能的指标第31-32页
    · 测试函数第32页
    · 算法的控制参数设置第32-33页
    · B-SWA的优化性能测试结果第33-38页
    · B-SWA的优化性能的结论第38-39页
  · 杂交型小世界算法第39-40页
    · 杂交型优化策略第39页
    · H-SWA的步骤第39-40页
  · H-SWA的优化性能测试第40-46页
    · 算法的控制参数设置第40-42页
    · H-SWA的优化性能的测试结果第42-46页
    · H-SWA的优化性能的结论第46页
  · 本章小结第46-49页
第4章 有约束的均衡型小世界算法和杂交型小世界算法第49-61页
  · 有约束优化问题的定义第49-50页
  · 对有约束条件的处理方法第50页
  · 惩罚函数法第50-51页
  · B-SWA和H-SWA对有约束问题的优化性能测试第51-59页
    · 有约束的测试函数第51-53页
    · 算法的控制参数设置第53-55页
    · B-SWA和H-SWA处理有约束问题的优化性能结果第55-58页
    · B-SWA和H-SWA对约束问题的优化性能的结论第58-59页
  · 本章小结第59-61页
第5章 飞机自动飞行控制系统的仿真优化设计第61-79页
  · 飞机自动控制系统的工作模式第61-62页
  · 自动飞行控制系统的设计方法第62-63页
  · 最优PID控制器的仿真优化设计方法第63-66页
    · PID控制器与最优控制理论第63-64页
    · 仿真优化技术第64-65页
    · 最优PID控制的设计步骤第65-66页
  · 飞机自动控制系统的设计实例第66-77页
    · 飞机纵向运动模型第66页
    · 俯仰角控制系统/自动油门控制系统的仿真优化设计第66-72页
    · 垂直速度控制系统的仿真优化设计第72-74页
    · 高度控制系统的仿真优化设计第74-77页
  · 对自动飞行控制系统最优PID控制器设计的结论第77页
  · 本章小结第77-79页
第6章 利用FlightGear实现自动飞行的视景仿真第79-85页
  · FlightGear飞行模拟器的简介第79-80页
  · 联合MATLAB/Simulink与Flight Gear的通信接.模块第80-81页
  · 联合MATLAB/Simulink与Flight Gear进行仿真的步骤第81页
  · 飞机自动飞行的视景仿真实例第81-84页
  · 本章小结第84-85页
第7章 总结与展望第85-89页
  · 本论文的主要工作第85-86页
  · 未来研究展望第86-89页
参考文献第89-95页
论文的发表及科研情况第95-97页
  参加科研项目第95页
  发表论文第95-97页
致谢第97-99页

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