摘要 | 第5-6页 |
ABSTRACT | 第6-7页 |
第1章 绪论 | 第10-17页 |
1.1 论文研究的背景和意义 | 第10-11页 |
1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
1.2.1 航路规划方法的研究现状 | 第11-13页 |
1.2.2 协同进化算法的研究现状 | 第13-14页 |
1.2.3 多智能体系统(MAS)的发展和研究现状 | 第14-15页 |
1.3 论文的主要研究内容和结构安排 | 第15-17页 |
第2章 飞行器航路规划问题描述 | 第17-31页 |
2.1 飞行环境信息及模型 | 第17-22页 |
2.1.1 地形信息 | 第18-19页 |
2.1.2 雷达和防空火力威胁信息 | 第19-21页 |
2.1.3 飞行环境建模 | 第21-22页 |
2.2 飞行器航路规划的约束条件 | 第22-25页 |
2.2.1 飞行高度约束 | 第23页 |
2.2.2 最大航程约束 | 第23-24页 |
2.2.3 最小步长约束 | 第24页 |
2.2.4 最大转弯角约束 | 第24-25页 |
2.2.5 起降方向约束 | 第25页 |
2.2.6 威胁因素约束 | 第25页 |
2.2.7 空间协同约束 | 第25页 |
2.3 航路规划的目标要求 | 第25-27页 |
2.4 航迹表示和评价描述 | 第27-29页 |
2.4.1 航迹表示 | 第27-28页 |
2.4.2 航迹评价 | 第28-29页 |
2.5 本章小结 | 第29-31页 |
第3章 多智能体协同进化方法 | 第31-43页 |
3.1 智能体 | 第31-34页 |
3.1.1 智能体的概念 | 第31-32页 |
3.1.2 智能体的思维状态 | 第32-33页 |
3.1.3 智能体的结构 | 第33-34页 |
3.1.4 智能体的形式化描述 | 第34页 |
3.2 多智能体系统 | 第34-37页 |
3.2.1 多智能体系统的结构 | 第35-36页 |
3.2.2 多智能体之间的通信 | 第36页 |
3.2.3 多智能体之间的协调与协作 | 第36页 |
3.2.4 多智能体的学习 | 第36-37页 |
3.2.5 多智能体的冲突消解 | 第37页 |
3.3 多智能体系统与协同进化计算 | 第37-42页 |
3.3.1 进化算法 | 第37-39页 |
3.3.2 协同进化算法 | 第39-40页 |
3.3.3 多智能体协同进化算法 | 第40-42页 |
3.4 本章小结 | 第42-43页 |
第4章 基于多智能体协同进化的飞行器航路规划方法 | 第43-58页 |
4.1 航路智能体建模 | 第43-47页 |
4.1.1 航路智能体的定义 | 第43-45页 |
4.1.2 航路智能体进化行为的设计 | 第45-47页 |
4.2 基于多智能体协同进化的飞行器航路规划方法 | 第47-55页 |
4.2.1 整体框架 | 第47-48页 |
4.2.2 规划环境数学建模 | 第48-49页 |
4.2.3 航路表达和航路智能体种群初始化 | 第49-51页 |
4.2.4 适应度评价 | 第51-52页 |
4.2.5 航路智能体进化行为 | 第52-54页 |
4.2.6 终止条件 | 第54-55页 |
4.3 基于多智能体协同进化的飞行器航路规划流程 | 第55-56页 |
4.4 本章小结 | 第56-58页 |
第5章 算法仿真 | 第58-68页 |
5.1 飞行器航路规划仿真环境 | 第58-59页 |
5.2 飞行器航路规划仿真结果 | 第59-66页 |
5.3 飞行器航路规划仿真结果分析 | 第66-67页 |
5.4 本章小结 | 第67-68页 |
结论 | 第68-70页 |
参考文献 | 第70-74页 |
攻读硕士学位期间发表的论文和科研成果 | 第74-75页 |
致谢 | 第75页 |