分布式多类型无人机协同任务分配研究及仿真
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-13页 |
| ·论文研究背景和意义 | 第7-8页 |
| ·研究现状及展望 | 第8-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-10页 |
| ·研究现状分析 | 第10-11页 |
| ·论文研究内容和论文组织 | 第11-13页 |
| 2 目标聚类分析和设计 | 第13-23页 |
| ·目标聚类方法研究 | 第13-14页 |
| ·基于K均值的目标聚类算法 | 第14-16页 |
| ·传统K均值聚类算法 | 第14-15页 |
| ·改进的K均值聚类算法 | 第15-16页 |
| ·目标聚类算法性能分析 | 第16-17页 |
| ·目标分类仿真实验 | 第17-21页 |
| ·改进后的K均值算法求解结果 | 第17-18页 |
| ·传统的K均值算法求解结果 | 第18-19页 |
| ·两种方法所得结果的定量评价 | 第19-21页 |
| ·本章小结 | 第21-23页 |
| 3 系统结构与建模 | 第23-31页 |
| ·多UCAV任务控制体系结构 | 第23-27页 |
| ·集中式体系结构 | 第23-24页 |
| ·分布式体系结构 | 第24-25页 |
| ·基于多智能体的分层集散式体系结构 | 第25-27页 |
| ·多UCAV协同任务分配问题建模 | 第27-30页 |
| ·多UCAV协同问题 | 第27页 |
| ·UCAV任务模型 | 第27页 |
| ·多UCAV协同任务分配问题建模 | 第27-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 4 基于多目标优化理论的协同任务分配研究和仿真 | 第31-49页 |
| ·多目标优化理论基础 | 第31-33页 |
| ·基于进化计算的多目标优化方法 | 第33-35页 |
| ·基于模糊逻辑的“强度优于”关系 | 第35-39页 |
| ·偏好信息量化 | 第35页 |
| ·“强度优于”关系 | 第35-39页 |
| ·多UCAV协同任务分配PIMOEA算法 | 第39-42页 |
| ·NSGA-II算法 | 第39-40页 |
| ·PIMOEA算法流程 | 第40-41页 |
| ·适应度函数设计 | 第41-42页 |
| ·算法复杂性分析 | 第42页 |
| ·基于PIMOEA的多UCAV协同任务分配仿真 | 第42-48页 |
| ·仿真实例1 | 第42-46页 |
| ·仿真实例2 | 第46-47页 |
| ·算法性能分析 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 5 突发机制下重分配策略和仿真研究 | 第49-59页 |
| ·实现重分配算法的系统结构 | 第49-50页 |
| ·基于多Agent分布协同拍卖 | 第50-52页 |
| ·分布式协同拍卖的原理 | 第50页 |
| ·拍卖机制设计 | 第50-51页 |
| ·攻击方案竞拍原则 | 第51-52页 |
| ·基于协同拍卖的重分配算法 | 第52-56页 |
| ·算法流程 | 第52-54页 |
| ·基于协同拍卖的任务重分配仿真 | 第54-56页 |
| ·目标分配算法的分布式实现 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 6 结论与展望 | 第59-61页 |
| ·结论 | 第59页 |
| ·展望 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
