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不确定规划的群体智能计算
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不确定规划的群体智能计算
论文目录
 
摘要第11-13 页
Abstract第13-16 页
第一章 绪论第16-38 页
　　· 研究背景与意义第16-17 页
　　· 国内外的研究现状第17-33 页
　　　　· 群体智能第17-23 页
　　　　· 不确定规划第23-27 页
　　　　· 空间机器人故障容错规划第27-33 页
　　· 研究内容与章节安排第33-38 页
　　　　· 研究内容第33-37 页
　　　　· 章节安排第37-38 页
第二章 群体智能框架与理论分析第38-60 页
　　· 引言第38 页
　　· 统一框架第38-42 页
　　· 收敛性第42-48 页
　　　　· 混沌量子蚁群算法的收敛性第43-45 页
　　　　· 基于图论的收敛性第45-48 页
　　· 鲁棒性第48-54 页
　　　　· 鲁棒性与灵敏度第48-50 页
　　　　· 鲁棒性的统计学测度第50-54 页
　　· 生存分析第54-58 页
　　　　· 生存模型第54-55 页
　　　　· Kaplan-Meier生存分析第55-56 页
　　　　· Cox Regression比例危险率第56-58 页
　　　　· 理论解释第58 页
　　· 本章小结第58-60 页
第三章 不确定规划的假设检验群体智能计算第60-80 页
　　· 引言第60-61 页
　　· 基于假设检验的解估计第61-62 页
　　· 基于班级选举的动态递阶差分进化第62-66 页
　　　　· 多级递阶渐进第62-64 页
　　　　· 动态可变拓扑第64-66 页
　　· 假设检验动态递阶差分进化第66-68 页
　　· 实例与分析第68-78 页
　　　　· 收敛性测试第69-73 页
　　　　· 噪声强度测试第73-75 页
　　　　· 维度问题测试第75-76 页
　　　　· 小组规模测试第76-78 页
　　· 本章小结第78-80 页
第四章 双重不确定规划的鲁棒群体智能计算第80-104 页
　　· 引言第80-81 页
　　· 模糊相关机会规划的蚁群算法第81-91 页
　　　　· 模糊相关机会规划与模糊模拟第81-83 页
　　　　· 基于模糊模拟的生存自适应蚁群算法第83-88 页
　　　　· 数值实例第88-91 页
　　· 随机模糊机会约束规划的鲁棒算法第91-99 页
　　　　· 随机模糊机会约束规划与随机模糊模拟第91-93 页
　　　　· 基于随机模糊模拟的病毒感染差分进化第93-97 页
　　　　· 实例验证第97-99 页
　　· VIDE算法鲁棒性分析第99-103 页
　　　　· 参数设置的鲁棒性第99-100 页
　　　　· 对初值的鲁棒性第100-101 页
　　　　· 置信水平第101-102 页
　　　　· 对噪声的鲁棒性第102-103 页
　　· 本章小结第103-104 页
第五章 应用研究：空间机器人随机故障容错规划第104-131 页
　　· 引言第104-105 页
　　· 空间机器人不确定性第105-112 页
　　　　· 系统不确定性第105-106 页
　　　　· 基于微分变换的误差分析第106-109 页
　　　　· 参数误差影响轨迹精度第109-112 页
　　· 故障容错的随机规划第112-119 页
　　　　· 故障容错第112-114 页
　　　　· 空间机械臂模型第114-117 页
　　　　· 最小力矩容错规划第117-119 页
　　· 应用案例第119-129 页
　　　　· 系统实例第119-121 页
　　　　· 基于群体智能算法的算例求解第121-129 页
　　· 本章小结第129-131 页
第六章 结论与展望第131-134 页
　　· 论文工作总结第131-133 页
　　· 进一步研究方向第133-134 页
致谢第134-135 页
参考文献第135-148 页
作者在学期间取得的学术成果第148-149 页

本篇论文共149页，点击这进入下载页面。
 
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