水聲系統(tǒng)設(shè)計中的最優(yōu)化理論和方法

第1章  緒論
第2章  最優(yōu)化理論基礎(chǔ)
2.1  最優(yōu)化的基本定義
2.2  最優(yōu)化的歷史
2.3  最優(yōu)化技術(shù)的分類
2.4  最優(yōu)化處理中涉及的一些數(shù)學(xué)概念
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第3章  傳統(tǒng)的優(yōu)化理論：極值問題
3.1  基本的極值問題
3.2  等式約束條件的多變量極值問題
3.3  不等式約束條件下的多變量最優(yōu)化
參考文獻(xiàn)
第4章  線性規(guī)劃問題
4.1  線性規(guī)劃的基本定義
4.2  單純形法
4.3  修正的單純形方法
4.4  線性編程問題對偶性解法
參考文獻(xiàn)
第5章  非線性編程問題
5.1  數(shù)值方法
5.2  無約束最優(yōu)化
5.3  約束最優(yōu)化方法
5.4  幾何編程方法
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第6章  現(xiàn)代優(yōu)化技術(shù)——模擬退火技術(shù)
6.1  引論
6.2  組合優(yōu)化問題的局部最小值
6.3  SA算法的發(fā)展簡史
6.4  Metropolis過程
6.5  模擬退火算法
6.6  SA算法的基本特性分析
6.7  SA特性的基本定量討論
6.8  SA的收斂性分析
6.9  SA收斂性的幾點討論
6.10  有限時間實現(xiàn)SA算法
參考文獻(xiàn)
第7章  實用和修正的SA算法
7.1  CSA算法
7.2  FSA算法
7.3  MOSSA算法
7.4  SA算法在工程領(lǐng)域中的應(yīng)用
參考文獻(xiàn)
第8章  遺傳算法
8.1  GA算法
8.2  GA的發(fā)展歷史
8.3  遺傳算法的理論和實驗基礎(chǔ)
8.4  一個簡單GA算法過程——LGA算法
參考文獻(xiàn)
第9章  改進(jìn)的GA算法
9.1  歸一化GA算法NGA
9.2  混合式GA算法
9.3  幾種算法對特定測試函數(shù)的仿真測試結(jié)果
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第10章  多操作結(jié)構(gòu)SA算法應(yīng)用于反卷積處理
lO.1  引言
10.2  反卷積方法
10.3  模擬退火逼近
10.4  仿真實驗
參考文獻(xiàn)
第1l章  模擬退火算法在波束設(shè)計中的應(yīng)用
11.1  模擬退火算法基本原理
11.2  基于模擬退火算法的波束設(shè)計
11.3  設(shè)計實例
11.4  算法性能評價
參考文獻(xiàn)
第12章  遺傳算法在波束圖設(shè)計中的應(yīng)用
12.1遺傳算法基本原理
12.2基于遺傳算法的波束設(shè)計
12.3設(shè)計實例
1 2.4算法性能評價
參考文獻(xiàn)
第13章  基于二階錐規(guī)劃等最優(yōu)匹配理論的波束優(yōu)化設(shè)計方法
13.1   Olen-Compton的自適應(yīng)波束優(yōu)化設(shè)計
13.2  波束設(shè)計的二階錐規(guī)劃方法
13.3  基于模態(tài)分解的波束形成
13.4  聚焦變換與二階錐規(guī)劃結(jié)合的寬帶波束優(yōu)化設(shè)計
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第14章  退火算法和遺傳算法在通信系統(tǒng)中的應(yīng)用
14.1  盲均衡技術(shù)簡介
14.2  典型的盲均衡算法
14.3  GA在盲均衡中的應(yīng)用
14.4  SA在盲均衡技術(shù)中的應(yīng)用
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第15章  最優(yōu)化技術(shù)用于匹配場信號處理
15.1  匹配場處理的基本原理
15.2  匹配場處理的發(fā)展歷史
15.3  應(yīng)用舉例：淺海環(huán)境參數(shù)失配對匹配場處理的影響分析
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第16章  水聲換能器的優(yōu)化設(shè)計分析
16.1  等效網(wǎng)絡(luò)法
16.2  有限元法
16.3  邊界元法
16.4  水聲換能器設(shè)計分析實例
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第17章  基于最小二乘估計的多基地聲吶定位優(yōu)化算法
17.1  引言
17.2  線性最小二乘定位算法
17.3  優(yōu)化算法討論
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第18章  智能優(yōu)化技術(shù)應(yīng)用于多基地聲吶定位分析
18.1  多基地聲吶定位的非線性規(guī)劃模型
18.2  基于模擬退火理論的定位優(yōu)化算法
18.3  基于遺傳理論的定位優(yōu)化算法
參考文獻(xiàn)
附錄  英漢對照專用術(shù)語衰