基于动态粒子蜜蜂算法的群机器人任务分配方法研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 群机器人任务分配的研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11-13页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-19页 |
| 1.2.1 典型多机器人系统及其主要问题研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.2 蜜蜂算法的研究现状 | 第16-17页 |
| 1.2.3 多机器人系统任务分配研究现状 | 第17-19页 |
| 1.3 多机器人任务分配存在的问题 | 第19页 |
| 1.4 本文研究的主要内容与结构安排 | 第19-21页 |
| 第2章 群机器人任务分配模型的建立 | 第21-31页 |
| 2.1 群机器人系统的组织结构 | 第21-22页 |
| 2.2 群机器人任务分配的空间描述 | 第22-25页 |
| 2.2.1 群机器人任务分配的介绍 | 第22-24页 |
| 2.2.2 群机器人任务分配的空间描述 | 第24-25页 |
| 2.3 基于组合拍卖法的多机器人任务分配问题建模 | 第25-29页 |
| 2.3.1 基于拍卖法的任务分配的数学模型 | 第25-27页 |
| 2.3.2 基于组合拍卖法的任务分配的数学模型 | 第27-28页 |
| 2.3.3 仿真实验分析 | 第28-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-31页 |
| 第3章 基于蜜蜂算法的群机器人任务分配方法研究 | 第31-43页 |
| 3.1 引言 | 第31-32页 |
| 3.2 基于蜜蜂算法的群机器人任务分配方法 | 第32-37页 |
| 3.2.1 蜜蜂算法 | 第32-34页 |
| 3.2.2 适应度函数 | 第34-36页 |
| 3.2.3 评价指标 | 第36-37页 |
| 3.3 仿真实验结果与分析 | 第37-42页 |
| 3.3.1 存在单个目标情况的实验结果 | 第38页 |
| 3.3.2 存在多个目标情况的实验结果 | 第38-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 基于动态粒子蜜蜂算法的任务分配方法研究 | 第43-55页 |
| 4.1 基于动态粒子蜜蜂算法的任务分配方法 | 第43-47页 |
| 4.1.1 动态粒子蜜蜂算法 | 第43-45页 |
| 4.1.2 动态粒子群算法改进局部搜索 | 第45-47页 |
| 4.1.3 评价指标 | 第47页 |
| 4.2 邻域设置加快DPBA的局部搜索速度 | 第47-48页 |
| 4.3 仿真实验结果及分析 | 第48-53页 |
| 4.3.1 存在单个目标情况的实验结果 | 第49-50页 |
| 4.3.2 存在多个目标情况的实验结果 | 第50-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-55页 |
| 第5章 仿真实验研究 | 第55-65页 |
| 5.1 仿真系统搭建 | 第55-56页 |
| 5.1.1 多机器人系统的控制结构 | 第55-56页 |
| 5.1.2 仿真实验平台的搭建 | 第56页 |
| 5.2 仿真结果对比 | 第56-63页 |
| 5.2.1 在任务分配时间上仿真实验结果对比 | 第57页 |
| 5.2.2 在任务分配效果上仿真实验结果对比 | 第57-60页 |
| 5.2.3 在收敛性上仿真实验结果对比 | 第60-63页 |
| 5.3 本章小结 | 第63-65页 |
| 第6章 结论和展望 | 第65-67页 |
| 6.1 本文的研究工作总结 | 第65-66页 |
| 6.2 展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-73页 |
| 作者简介及攻读硕士学位期间的学术成果 | 第73-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
