差分进化算法在多智能体路径规划中的应用研究
| 中文摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 多智能体研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 差分进化算法的研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文主要内容和章节安排 | 第12-14页 |
| 第二章 基础理论 | 第14-22页 |
| 2.1 引言 | 第14页 |
| 2.2 路径规划算法分析 | 第14-16页 |
| 2.2.1 传统路径规划方法 | 第14-16页 |
| 2.2.2 智能优化路径规划方法 | 第16页 |
| 2.3 差分进化算法 | 第16-20页 |
| 2.3.1 标准差分进化算法 | 第16-19页 |
| 2.3.2 DE算法的基本流程 | 第19-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-22页 |
| 第三章 混合差分进化算法解决单智能体路径规划问题 | 第22-40页 |
| 3.1 引言 | 第22页 |
| 3.2 单智能体路径规划描述 | 第22-25页 |
| 3.2.1 环境建模 | 第22-23页 |
| 3.2.2 路径编码 | 第23页 |
| 3.2.3 问题模型 | 第23-25页 |
| 3.3 混合DE的路径规划 | 第25-32页 |
| 3.3.1 差分进化算法 | 第25-26页 |
| 3.3.2 人工势场法 | 第26-28页 |
| 3.3.3 不可行点修正策略 | 第28-30页 |
| 3.3.4 混合算法流程图和步骤 | 第30-32页 |
| 3.4 实验仿真 | 第32-38页 |
| 3.4.1 参数设计 | 第32-33页 |
| 3.4.2 实例分析 | 第33-35页 |
| 3.4.3 数值与收敛性比较 | 第35-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-40页 |
| 第四章 多智能体路径规划 | 第40-54页 |
| 4.1 引言 | 第40页 |
| 4.2 多智能体路径规划问题描述 | 第40-41页 |
| 4.2.1 路径编码 | 第40-41页 |
| 4.2.2 数学模型的优化目标和约束条件 | 第41页 |
| 4.2.3 数学模型的建立 | 第41页 |
| 4.3 MDEMEA优化算法 | 第41-44页 |
| 4.3.1 思维进化算法 | 第41-43页 |
| 4.3.2 MDEMEA算法 | 第43-44页 |
| 4.4 MDEMEA在多智能体路径规划中的应用 | 第44-46页 |
| 4.4.1 种群初始化 | 第44页 |
| 4.4.2 多智能体协调策略设计 | 第44-45页 |
| 4.4.3 算法步骤和流程图 | 第45-46页 |
| 4.5 仿真实验 | 第46-52页 |
| 4.5.1 MDEMEA性能测试 | 第46-48页 |
| 4.5.2 多智能体路径间隔参数设置 | 第48-50页 |
| 4.5.3 实例分析 | 第50-52页 |
| 4.6 本章小结 | 第52-54页 |
| 第五章 总结和展望 | 第54-56页 |
| 5.1 总结 | 第54页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 致谢 | 第60-62页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第62页 |
