| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| abstract | 第9页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 | 第15-17页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第17-19页 |
| 1.4 组织结构安排 | 第19-20页 |
| 第二章 相关理论基础 | 第20-26页 |
| 2.1 固定翼无人机 | 第20-21页 |
| 2.2 区域覆盖方法 | 第21-23页 |
| 2.3 团队定向问题 | 第23-24页 |
| 2.4 遗传算法 | 第24-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 多无人机农药喷洒任务分配问题模型及解决算法 | 第26-37页 |
| 3.1 问题描述 | 第26-29页 |
| 3.1.1 无人机 | 第26页 |
| 3.1.2 农田 | 第26-27页 |
| 3.1.3 任务时间窗 | 第27页 |
| 3.1.4 飞行路径 | 第27-29页 |
| 3.1.5 任务收益 | 第29页 |
| 3.2 基于多无人机农药喷洒任务分配问题的模型 | 第29-30页 |
| 3.3 基于DTOP-VTW-VP模型的求解算法 | 第30-36页 |
| 3.3.1 遗传算法 | 第31-32页 |
| 3.3.2 编码方式 | 第32-33页 |
| 3.3.3 适应度函数和选择 | 第33页 |
| 3.3.4 交叉方式 | 第33-35页 |
| 3.3.5 变异方式 | 第35-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 多无人机农药喷洒任务分配问题仿真实验 | 第37-49页 |
| 4.1 仿真实验参数设置 | 第37-39页 |
| 4.2 影响因素的实验分析 | 第39-42页 |
| 4.2.1 可飞路径的实验分析 | 第39-40页 |
| 4.2.2 任务时间窗的实验分析 | 第40-41页 |
| 4.2.3 任务收益的实验分析 | 第41页 |
| 4.2.4 模型求解方案的实验分析 | 第41-42页 |
| 4.3 模型求解算法的对比实验 | 第42-48页 |
| 4.3.1 不同分配策略下的求解效果对比实验 | 第42-45页 |
| 4.3.2 小规模情形下的求解效果对比实验 | 第45页 |
| 4.3.3 遗传算法参数敏感性实验 | 第45-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 总结与展望 | 第49-51页 |
| 5.1 研究总结 | 第49-50页 |
| 5.2 研究展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-56页 |
| 攻读硕士学位期间学术活动及成果情况 | 第56-57页 |