CGF战术围捕问题关键技术研究
| 摘要 | 第8-9页 |
| Abstract | 第9页 |
| 第一章 绪论 | 第10-21页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-13页 |
| 1.2 本文的主要研究内容 | 第13-15页 |
| 1.2.1 CGF战术合围态势判定条件 | 第14页 |
| 1.2.2 CGF战术目标点分配模型 | 第14页 |
| 1.2.3 CGF自主寻路算法设计 | 第14页 |
| 1.2.4 主要创新点 | 第14-15页 |
| 1.3 研究现状 | 第15-19页 |
| 1.3.1 特种作战在仿真作战系统中的应用 | 第15-16页 |
| 1.3.2 CGF追击与合围问题 | 第16-18页 |
| 1.3.3 CGF动力学特性分析 | 第18页 |
| 1.3.4 自主寻路算法 | 第18-19页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第19-21页 |
| 第二章 基于几何分析的CGF合围态势判断方法 | 第21-31页 |
| 2.1 引言 | 第21-22页 |
| 2.2 围捕过程中CGF动态特性的几何分析 | 第22-26页 |
| 2.3 具有攻击能力CGF动态特性的几何分析 | 第26-28页 |
| 2.4 CGF有利合围态势判定条件 | 第28-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 CGF机动过程代价估算与任务分配建模 | 第31-41页 |
| 3.1 引言 | 第31-32页 |
| 3.2 CGF机动过程的代价估算 | 第32-36页 |
| 3.3 CGF战术目标点分配模型 | 第36-38页 |
| 3.4 实验与结论 | 第38-40页 |
| 3.5 本章小节 | 第40-41页 |
| 第四章 CGF自主机动过程中人工势能场及其改进 | 第41-51页 |
| 4.1 引言 | 第41-43页 |
| 4.2 人工势能场研究基础 | 第43-44页 |
| 4.3 人工势能场的局部极小值情况 | 第44-45页 |
| 4.4 人工势能场的局部极小值问题的改进 | 第45-46页 |
| 4.5 实验与分析 | 第46-50页 |
| 4.6 本章小节 | 第50-51页 |
| 第五章 CGF自主机动过程中Q学习及其初始化 | 第51-61页 |
| 5.1 引言 | 第51页 |
| 5.2 Q学习的研究基础 | 第51-53页 |
| 5.3 Q学习初始化与收敛性分析 | 第53-56页 |
| 5.4 仿真实验与分析 | 第56-60页 |
| 5.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-64页 |
| 6.1 总结 | 第61-62页 |
| 6.2 展望 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第71页 |
