| 摘要 | 第1-13页 |
| Abstract | 第13-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-44页 |
| ·研究背景与意义 | 第16-21页 |
| ·卫星协同任务规划的应用需求 | 第16-17页 |
| ·卫星协同任务规划的技术挑战 | 第17-20页 |
| ·课题的研究意义 | 第20-21页 |
| ·国内外研究现状及发展趋势 | 第21-39页 |
| ·卫星任务规划技术研究 | 第21-34页 |
| ·分布式协同理论研究 | 第34-38页 |
| ·研究现状评述 | 第38-39页 |
| ·论文研究内容 | 第39-40页 |
| ·论文主要贡献 | 第40-41页 |
| ·论文组织结构 | 第41-44页 |
| 第二章 卫星分布式协同任务规划问题分析与求解框架 | 第44-64页 |
| ·卫星协同任务规划的基本概念 | 第44-48页 |
| ·基本的卫星任务规划问题 | 第44-45页 |
| ·天基对地观测网络 | 第45-46页 |
| ·面向动态环境的卫星协同任务规划问题 | 第46-48页 |
| ·卫星协同任务规划问题要素分析与建模 | 第48-58页 |
| ·对地观测卫星资源要素 | 第48-50页 |
| ·卫星自治能力要素 | 第50-54页 |
| ·观测目标要素 | 第54-55页 |
| ·网络通信关系要素 | 第55-57页 |
| ·卫星分布式协同任务规划问题的特性 | 第57-58页 |
| ·卫星协同任务规划问题求解框架 | 第58-63页 |
| ·单星自主规划结构 | 第58-60页 |
| ·多星协同任务规划系统结构 | 第60-61页 |
| ·卫星协同任务规划的关键问题分解 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第三章 信息实时获取条件下的卫星分布式协同任务规划 | 第64-88页 |
| ·信息实时获取条件下卫星协同任务规划问题分析 | 第64-65页 |
| ·基于 DCOP 的卫星协同任务规划模型 | 第65-69页 |
| ·相关符号说明 | 第66页 |
| ·约束条件表达 | 第66-68页 |
| ·决策变量和目标函数 | 第68-69页 |
| ·基于 Nash 最优的多星分布式优化求解 | 第69-72页 |
| ·Nash 最优的概念 | 第69-70页 |
| ·基于 Nash 最优的分布式优化求解 | 第70-71页 |
| ·卫星分布式优化求解分析 | 第71-72页 |
| ·多星分布式合作协同进化算法 | 第72-81页 |
| ·协同进化思想及基本求解流程 | 第72-74页 |
| ·基于 k 近邻的观测目标分解策略 | 第74-75页 |
| ·问题编码 | 第75-76页 |
| ·精英策略 | 第76-77页 |
| ·合作适应值计算与个体选择机制 | 第77-78页 |
| ·协同进化算子 | 第78-80页 |
| ·卫星合作协同进化算法 | 第80-81页 |
| ·仿真实验及分析 | 第81-87页 |
| ·实验环境及实验数据 | 第81-82页 |
| ·仿真实验结果及分析 | 第82-87页 |
| ·本章小结 | 第87-88页 |
| 第四章 支持通信延迟的卫星分布式协同优化决策 | 第88-124页 |
| ·问题描述与相关工作 | 第88-91页 |
| ·问题的提出 | 第88-89页 |
| ·相关工作 | 第89-91页 |
| ·基于 DAG 的协同优化决策环境信息 | 第91-94页 |
| ·基于 DEC-POMDP 的协同优化决策框架 | 第94-99页 |
| ·POMDP 的基本思想 | 第94-95页 |
| ·POMDP 的基本优化决策模型 | 第95-97页 |
| ·卫星协同优化决策框架 | 第97-99页 |
| ·卫星协同优化的分布式决策模型 | 第99-104页 |
| ·多星协同优化决策过程分析 | 第99-100页 |
| ·协同瞬时报酬函数 | 第100-102页 |
| ·卫星协同优化决策模型 | 第102-104页 |
| ·面向通信延迟的卫星协同优化决策算法 | 第104-118页 |
| ·基本求解过程 | 第104-106页 |
| ·面向延迟通信的统一优化决策 | 第106-110页 |
| ·优化策略的序列形式描述 | 第110-112页 |
| ·基于模拟退火的近似优化策略求解 | 第112-118页 |
| ·仿真实验及分析 | 第118-123页 |
| ·实验环境及实验数据 | 第118页 |
| ·仿真结果分析 | 第118-123页 |
| ·本章小结 | 第123-124页 |
| 第五章 面向动态任务的卫星分布式协同任务分配 | 第124-146页 |
| ·动态任务协同分配问题分析 | 第124-126页 |
| ·问题分析 | 第124-125页 |
| ·形式化描述 | 第125-126页 |
| ·卫星动态任务协同分配模型 | 第126-128页 |
| ·多星混合学习算法框架 | 第128-130页 |
| ·卫星动态任务协同规划的需求 | 第128-129页 |
| ·混合算法学习框架 | 第129-130页 |
| ·基于 MACoNEAT 的卫星协同分配策略搜索算法 | 第130-136页 |
| ·遗传编码 | 第131-132页 |
| ·变异算子 | 第132-134页 |
| ·交叉算子 | 第134页 |
| ·适应值计算 | 第134-135页 |
| ·小生境策略 | 第135-136页 |
| ·增量规划策略迁移学习 | 第136-140页 |
| ·仿真实验及分析 | 第140-145页 |
| ·实验环境及实验数据 | 第140-141页 |
| ·仿真实验结果及分析 | 第141-145页 |
| ·本章小结 | 第145-146页 |
| 第六章 总结与展望 | 第146-150页 |
| ·主要研究成果 | 第146-148页 |
| ·下一步工作 | 第148-150页 |
| 致谢 | 第150-153页 |
| 参考文献 | 第153-170页 |
| 作者攻读博士学位期间取得的学术成果 | 第170-171页 |
| 作者攻读博士学位期间参与的科研工作 | 第171-172页 |
| 附录 A 缩略语中英文对照表 | 第172-174页 |
| 附录 B 变量符号说明 | 第174-177页 |