| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文的主要贡献与创新 | 第14-15页 |
| 1.4 论文的结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 任务分配相关理论 | 第17-27页 |
| 2.1 无人机任务分配问题 | 第17页 |
| 2.2 无人机系统通信结构 | 第17-21页 |
| 2.2.1 集中式通信结构 | 第18-19页 |
| 2.2.2 分布式通信结构 | 第19-20页 |
| 2.2.3 混合式通信结构 | 第20-21页 |
| 2.3 传统的任务分配算法 | 第21-22页 |
| 2.3.1 整数规划方法 | 第21页 |
| 2.3.2 图论方法 | 第21-22页 |
| 2.4 智能仿生算法 | 第22-25页 |
| 2.4.1 遗传算法 | 第22-23页 |
| 2.4.2 蚁群算法 | 第23-24页 |
| 2.4.3 模拟退火算法 | 第24-25页 |
| 2.5 交叉熵方法 | 第25页 |
| 2.6 基于市场机制的合同网协议算法 | 第25-26页 |
| 2.7 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 问题分析与模型描述 | 第27-36页 |
| 3.1 问题描述及分析 | 第27-31页 |
| 3.1.1 问题描述 | 第27-29页 |
| 3.1.2 问题分析 | 第29-31页 |
| 3.2 问题模型 | 第31-35页 |
| 3.2.1 任务预分配阶段 | 第32-34页 |
| 3.2.2 实时任务分配阶段 | 第34-35页 |
| 3.3 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于混合交叉熵的任务预分配 | 第36-51页 |
| 4.1 交叉熵方法概述 | 第36-41页 |
| 4.1.1 交叉熵方法原理 | 第36-39页 |
| 4.1.2 交叉熵方法方法求解优化问题 | 第39-41页 |
| 4.2 交叉熵方法的优势分析 | 第41-43页 |
| 4.2.1 交叉熵算法与遗传算法 | 第42页 |
| 4.2.2 交叉熵算法与蚁群算法 | 第42-43页 |
| 4.2.3 交叉熵算法与模拟退火算法 | 第43页 |
| 4.3 引入局部搜索机制的混合交叉熵方法 | 第43-45页 |
| 4.4 基于混合交叉熵方法的多类型无人机任务预分配 | 第45-50页 |
| 4.4.1 基本设定与说明 | 第46页 |
| 4.4.2 概率矩阵列数编码方式设计 | 第46-47页 |
| 4.4.3 多类型无人机任务预分配过程 | 第47-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 基于合同网协议方法的实时任务分配 | 第51-65页 |
| 5.1 合同网协议方法概述 | 第51-54页 |
| 5.1.1 传统合同网协议方法 | 第52-54页 |
| 5.2 改进合同网协议方法 | 第54-56页 |
| 5.2.1 根据任务优先级确定投标时间 | 第54-55页 |
| 5.2.2 设置无人机可投标数目 | 第55页 |
| 5.2.3 招标者承担管理职责 | 第55-56页 |
| 5.3 基于合同网协议的实时任务分配 | 第56-62页 |
| 5.3.1 问题描述 | 第56-60页 |
| 5.3.1.1 招标条件 | 第57页 |
| 5.3.1.2 投标信息的评估标准 | 第57-58页 |
| 5.3.1.3 无人机需存储的数据结构 | 第58-59页 |
| 5.3.1.4 合同形式 | 第59-60页 |
| 5.3.2 算法流程 | 第60-62页 |
| 5.4 多类型无人机的冲突协调 | 第62-63页 |
| 5.5 本章小结 | 第63-65页 |
| 第六章 模拟实现与结果分析 | 第65-79页 |
| 6.1 引入局部搜索机制的混合交叉熵算法实现与分析 | 第65-70页 |
| 6.1.1 交叉熵方法的有效性分析 | 第66-67页 |
| 6.1.2 交叉熵方法的稳定性分析 | 第67-68页 |
| 6.1.3 引进局部搜索机制的收敛性对比 | 第68-69页 |
| 6.1.4 混合交叉熵方法与智能仿生算法的性能对比 | 第69-70页 |
| 6.2 改进合同网协议方法的实现与分析 | 第70-75页 |
| 6.2.1 合同网协议方法改进前后的通信量对比 | 第71-72页 |
| 6.2.2 合同网协议方法改进前后的算法效率对比 | 第72-73页 |
| 6.2.3 扩大问题规模进行验证 | 第73-75页 |
| 6.3 算法在应用场景中的应用 | 第75-78页 |
| 6.4 本章小结 | 第78-79页 |
| 第七章 总结与展望 | 第79-81页 |
| 7.1 全文总结 | 第79-80页 |
| 7.2 未来展望 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-87页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第87-88页 |
