| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| ·研究目的和意义 | 第8-9页 |
| ·多机器人系统协调控制关键技术 | 第9-10页 |
| ·多机器人系统国内外研究现状 | 第10-14页 |
| ·论文主要内容 | 第14-15页 |
| 2 多机器人协调算法的理论基础和方法 | 第15-31页 |
| ·群体智能 | 第15-16页 |
| ·人工神经网络 | 第16-22页 |
| ·遗传算法 | 第22-23页 |
| ·神经演化(NEUROEVOLUTION) | 第23页 |
| ·神经演化的编码方法 | 第23-29页 |
| ·竞争约定问题 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 3 神经网络进化方法：增强拓扑神经演化 | 第31-40页 |
| ·NEAT 方法遵循的原则 | 第31页 |
| ·NEAT 方法的应用 | 第31-32页 |
| ·NEAT 方法的实现 | 第32-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 4 动态环境下多机器人协同围捕问题研究 | 第40-53页 |
| ·多机器人围捕问题 | 第40-41页 |
| ·机器人运动学模型 | 第41-42页 |
| ·参数设定 | 第42-47页 |
| ·人工神经网络训练 | 第47-49页 |
| ·实验结果和分析 | 第49-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 5 NEAT 与 PSO 进化人工神经网络大脑比较 | 第53-60页 |
| ·PSO 算法 | 第53-55页 |
| ·实验设置 | 第55-57页 |
| ·实验结果和分析 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 6 总结与展望 | 第60-62页 |
| ·总结 | 第60页 |
| ·展望 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 附录：攻读硕士期间发表的论文 | 第67页 |