| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 课题背景 | 第8-11页 |
| 1.2 机器人路径规划算法基本概念 | 第11页 |
| 1.3 经典博弈论概述 | 第11-12页 |
| 1.4 量子博弈论概述 | 第12-13页 |
| 1.4.1 量子博弈论基础知识 | 第12-13页 |
| 1.4.2 量子博弈论的发展历史 | 第13页 |
| 1.5 本文的主要研究内容和结构安排 | 第13-15页 |
| 第2章 多机器人的路径规划方法研究 | 第15-25页 |
| 2.1 路径规划问题的描述及特点 | 第16-17页 |
| 2.2 路径规划常用算法分析 | 第17-24页 |
| 2.2.1 传统路径规划算法分析 | 第17-20页 |
| 2.2.2 智能路径规划算法分析 | 第20-24页 |
| 2.3 小结 | 第24-25页 |
| 第3章 博弈论与量子博弈论 | 第25-36页 |
| 3.1 博弈论的基本概念 | 第25-30页 |
| 3.1.1 经典博弈论分类 | 第26-27页 |
| 3.1.2 纳什均衡 | 第27-28页 |
| 3.1.3 囚徒困境 | 第28-30页 |
| 3.2 量子博弈论的基本概念 | 第30-34页 |
| 3.2.1 量子纠缠与退相干 | 第30-31页 |
| 3.2.2 量子博弈下的“囚徒困境”模型 | 第31-33页 |
| 3.2.3 量子博弈下的“PQ 翻硬币”模型 | 第33-34页 |
| 3.3 博弈论及量子博弈论对现实社会的启迪及存在的问题 | 第34-35页 |
| 3.4 小结 | 第35-36页 |
| 第4章 基于博弈论的多机器人的路径规划研究 | 第36-49页 |
| 4.1 基于博弈论的多机器人路径规划 | 第36-40页 |
| 4.1.1 数学模型的建立 | 第37-38页 |
| 4.1.2 多机器人路径规划问题的分析 | 第38-39页 |
| 4.1.3 仿真实验结果及分析 | 第39-40页 |
| 4.3 基于量子博弈论的多机器人路径规划研究 | 第40-49页 |
| 4.2.1 问题描述 | 第40-42页 |
| 4.2.2 量子博弈模型的建立 | 第42-43页 |
| 4.2.3 路径规划模型的建立及分析 | 第43-44页 |
| 4.2.4 两机器人路径规划的仿真实现 | 第44-48页 |
| 4.2.5 仿真结果分析 | 第48-49页 |
| 第5章 追捕环境下基于量子博弈的多机器人路径规划研究 | 第49-56页 |
| 5.1 追捕环境下的多机器人路径规划问题研究 | 第49页 |
| 5.2 新型量子拍卖算法的分析设计 | 第49-54页 |
| 5.2.1 追捕环境下路径规划的收益分配方案 | 第50-51页 |
| 5.2.2 量子最小化博弈模型的建立 | 第51-53页 |
| 5.2.3 量子拍卖算法的设计步骤 | 第53-54页 |
| 5.3 仿真实验结果 | 第54-56页 |
| 结论 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61页 |