目标跟踪中的群智能优化方法电子书

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前言

第1章 绪论

1.1 研究背景和意义

1.2 国内外目标跟踪研究现状

1.2.1 国内外目标跟踪方法综述文献概况

1.2.2 国内外目标跟踪测试数据库概述

1.2.3 国内外目标跟踪方法概述

1.3 群优化算法在目标跟踪中的应用

1.3.1 元启发式优化算法

1.3.2 基于群优化算法的目标跟踪方法

1.3.3 基于混合群优化算法的目标跟踪方法

1.4 本书内容及安排

第2章 优化算法与目标跟踪

2.1 优化问题与目标跟踪

2.2 特征提取

2.3 相似函数

2.4 优化算法性能评估机制

2.4.1 收敛精度分析

2.4.2 收敛效率分析

2.5 目标跟踪性能评估机制

2.5.1 定性评估

2.5.2 定量评估

第3章 基于SCA算法的目标跟踪方法

3.1 引言

3.2 SCA算法原理

3.3 基于SCA算法的目标跟踪

3.3.1 跟踪框架

3.3.2 参数调整和分析

3.4 实验分析

3.4.1 实验设置

3.4.2 定性分析

3.4.3 定量分析

3.5 小结

第4章 基于飞蛾-火焰算法的目标跟踪方法

4.1 引言

4.2 飞蛾-火焰算法

4.2.1 生物学原理

4.2.2 数学原理

4.3 基于飞蛾-火焰算法的目标跟踪

4.3.1 跟踪框架

4.3.2 参数调整和分析

4.4 实验分析

4.4.1 定性分析

4.4.2 定量分析

4.4.3 平均运行时间

4.5 小结

第5章 基于改进布谷鸟搜索算法的目标跟踪方法

5.1 引言

5.2 布谷鸟搜索算法

5.2.1 布谷鸟搜索算法介绍

5.2.2 布谷鸟搜索算法的数学原理

5.3 单纯形法

5.4 改进布谷鸟搜索算法

5.5 基于改进布谷鸟搜索算法的目标跟踪

5.6 实验分析

5.6.1 实验设置

5.6.2 定性分析

5.6.3 定量分析

5.7 小结

第6章 基于改进蚱蜢优化算法的目标跟踪方法

6.1 引言

6.2 改进蚱蜢优化算法

6.2.1 蚱蜢优化算法

6.2.2 基于Levy飞行的蚱蜢优化算法

6.3 基于改进蚱蜢优化算法的目标跟踪

6.3.1 基于LGOA算法的跟踪系统

6.3.2 参数调整和分析

6.4 实验分析

6.4.1 实验设置

6.4.2 定性分析

6.4.3 定量分析

6.5 小结

第7章 基于改进蚁狮优化算法的目标跟踪方法

7.1 引言

7.2 改进蚁狮优化算法介绍

7.2.1 蚁狮优化算法

7.2.2 改进蚁狮优化算法

7.3 混合EALO-SCA算法

7.4 基于混合EALO-SCA算法的目标跟踪

7.4.1 混合优化跟踪系统

7.4.2 参数调整和分析

7.5 实验分析

7.5.1 实验设置

7.5.2 与基于SCA算法的跟踪器和基于SAKCF算法的跟踪器比较

7.5.3 与先进的跟踪器比较

7.6 小结

第8章 基于混合AWOA-DE算法的目标跟踪方法

8.1 引言

8.2 鲸鱼优化算法和差分进化算法介绍

8.2.1 鲸鱼优化算法（WOA）

8.2.2 差分进化算法（DE）

8.3 混合AWOA-DE算法

8.3.1 AWOA算法

8.3.2 混合AWOA-DE算法介绍

8.3.3 混合AWOA-DE算法的性能评估

8.4 基于混合AWOA-DE算法的目标跟踪

8.4.1 系统结构和跟踪流程

8.4.2 参数调整和分析

8.5 实验分析

8.5.1 AWOA算法和WOA算法的性能比较

8.5.2 混合AWOA-DE算法的稳定性分析

8.5.3 与先进的跟踪器比较

8.6 小结

第9章 基于群优化算法的目标跟踪方法的比较分析

9.1 引言

9.2 跟踪框架

9.3 实验对比及分析

9.3.1 效率分析

9.3.2 精度分析

9.3.3 讨论

9.4 小结

附录A 23个基准函数

参考文献