| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第13-25页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第13-14页 |
| 1.2 课题研究目的和意义 | 第14-16页 |
| 1.2.1 研究目的 | 第14-15页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第15-16页 |
| 1.3 国内外研究及现状 | 第16-23页 |
| 1.3.1 多AUV任务分配国内外研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3.2 群体智能算法国内外研究现状 | 第18-20页 |
| 1.3.3 基于群体智能算法任务分配国内外研究现状 | 第20-23页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第23-25页 |
| 第2章 多AUV任务分配建模分析 | 第25-43页 |
| 2.1 引言 | 第25页 |
| 2.2 多AUV任务分配分析 | 第25-30页 |
| 2.2.1 多AUV任务分配类型研究 | 第25-27页 |
| 2.2.2 多AUV任务分配方法研究 | 第27-29页 |
| 2.2.3 多AUV任务分配存在问题与挑战 | 第29-30页 |
| 2.3 多AUV任务分配建模 | 第30-37页 |
| 2.3.1 多AUV协同任务分配模型 | 第30-32页 |
| 2.3.2 多AUV分布式任务分配模型 | 第32-34页 |
| 2.3.3 多AUV动态任务分配模型 | 第34-37页 |
| 2.4 多AUV协同任务分配体系结构 | 第37-42页 |
| 2.4.1 MACTA体系结构构建 | 第37-38页 |
| 2.4.2 MACTA体系结构设计 | 第38-40页 |
| 2.4.3 MACTA体系结构优化准则 | 第40-42页 |
| 2.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第3章 基于混沌优化QPSO的多AUV任务分配方法研究 | 第43-61页 |
| 3.1 引言 | 第43-44页 |
| 3.2 混沌优化PSO算法 | 第44-48页 |
| 3.2.1 PSO算法 | 第44-45页 |
| 3.2.2 QPSO算法 | 第45-47页 |
| 3.2.3 CQPSO算法 | 第47-48页 |
| 3.3 基于PSO的多AUV任务分配 | 第48-52页 |
| 3.3.1 基于PSO的AUV自主学习 | 第48-49页 |
| 3.3.2 多AUV任务分配模型构建 | 第49-50页 |
| 3.3.3 基于CQPSO多AUV任务分配算法流程 | 第50-51页 |
| 3.3.4 基于CQPSO多AUV任务分配优势分析 | 第51-52页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第52-60页 |
| 3.4.1 问题描述 | 第52-54页 |
| 3.4.2 算法性能 | 第54-57页 |
| 3.4.3 实验验证 | 第57-60页 |
| 3.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第4章 基于响应阈值ACO的多AUV任务规划方法研究 | 第61-85页 |
| 4.1 引言 | 第61-62页 |
| 4.2 AUV智能自主学习 | 第62-66页 |
| 4.2.1 AUV智能自主 | 第62-63页 |
| 4.2.2 AUV自主学习机制 | 第63-65页 |
| 4.2.3 AUV自主任务规划 | 第65-66页 |
| 4.3 响应阈值ACO任务规划 | 第66-73页 |
| 4.3.1 元启发ACO算法 | 第66-68页 |
| 4.3.2 ACO算法改进 | 第68-69页 |
| 4.3.3 基于响应阈值任务规划方法 | 第69-71页 |
| 4.3.4 基于响应阈值ACO任务规划 | 第71-73页 |
| 4.4 AUV航路多重避障模型 | 第73-76页 |
| 4.4.1 航路障碍物的检测 | 第73-74页 |
| 4.4.2 障碍不确定性的数学模型 | 第74页 |
| 4.4.3 单个障碍的航路避障模型 | 第74-75页 |
| 4.4.4 多个障碍的航路避障模型 | 第75-76页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第76-84页 |
| 4.5.1 问题描述 | 第76-78页 |
| 4.5.2 算法流程 | 第78-80页 |
| 4.5.3 实验验证 | 第80-84页 |
| 4.6 本章小结 | 第84-85页 |
| 第5章 基于滚动时域DEQABC的多AUV任务重规划方法研究 | 第85-105页 |
| 5.1 引言 | 第85-86页 |
| 5.2 微分进化量子人工蜂群优化算法 | 第86-91页 |
| 5.2.1 DE算法 | 第86-87页 |
| 5.2.2 QABC算法 | 第87-90页 |
| 5.2.3 DEQABC算法 | 第90-91页 |
| 5.3 多AUV滚动时域任务重规划 | 第91-92页 |
| 5.3.1 滚动时域方法 | 第91页 |
| 5.3.2 滚动时域任务重规划 | 第91-92页 |
| 5.4 引入平衡系数的合同网多AUV任务重规划 | 第92-97页 |
| 5.4.1 分布式合同网任务重规划 | 第92-94页 |
| 5.4.2 引入平衡系数的合同网任务重规划 | 第94页 |
| 5.4.3 基于DEQABC的合同网任务重规划模型 | 第94-97页 |
| 5.5 实验结果与分析 | 第97-104页 |
| 5.5.1 问题描述 | 第97-98页 |
| 5.5.2 算法性能 | 第98-99页 |
| 5.5.3 实验验证 | 第99-104页 |
| 5.6 本章小结 | 第104-105页 |
| 结论 | 第105-107页 |
| 参考文献 | 第107-121页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第121-122页 |
| 致谢 | 第122-123页 |
| 个人简历 | 第123页 |
