| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| ·多机器人协同与多信道选择技术的发展 | 第11-18页 |
| ·本文主要工作 | 第18页 |
| ·本论文的结构安排 | 第18-20页 |
| 第二章 AGENT 技术在多机器人系统中的研究和应用 | 第20-34页 |
| ·多机器人多信道带来的挑战 | 第20-24页 |
| ·无线网络多信道机制 | 第20-22页 |
| ·多机器人多信道约束 | 第22-23页 |
| ·多信道面临的挑战 | 第23-24页 |
| ·多 AGENT 和人工智能理论概念的引入 | 第24-26页 |
| ·多机器人协同和多信道选择总体框架 | 第26-33页 |
| ·基于 AGENT 的多机器人多信道架构 | 第26-28页 |
| ·多 AGENT 协同交互机制 | 第28-30页 |
| ·总体模型框架描述 | 第30-31页 |
| ·多 AGENT 协同多信道选择问题 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 基于马氏模型的信道预测和选择方法的研究 | 第34-50页 |
| ·马尔模型预测方法概述 | 第34-35页 |
| ·基于马氏模型信道状态模型设计 | 第35-37页 |
| ·单 AGENT 基于 POMDP 的信道状态预测方法 | 第37-44页 |
| ·基于 POMDP 的信道状态预测模型 | 第38-39页 |
| ·策略和回报值函数 | 第39-41页 |
| ·POMDP 模型 MONTE CARLO求解 | 第41-44页 |
| ·基于 DEC-POMDP 的多机器人多信道协同选择算法 | 第44-49页 |
| ·多信道网络问题描述和系统模型 | 第44-46页 |
| ·基于 DEC-POMDP 的多 AGENT 多信道选择策略 | 第46-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 基于协同和排队相结合的多信道选择方法的研究 | 第50-64页 |
| ·多 AGENT 协同多信道选择模型 | 第50-55页 |
| ·单 AGENT 决策模型 | 第51页 |
| ·多 AGENT 联合决策模型与求解 | 第51-55页 |
| ·基于排队的信道规划方法 | 第55-58页 |
| ·涉及的数学模型与定理 | 第55-56页 |
| ·一般排队模型的数学描述 | 第56-58页 |
| ·引入马氏过程的多信道选择排队问题 | 第58-63页 |
| ·双信道基本系统排队过程 | 第58-59页 |
| ·考虑优先级的信道排队问题 | 第59-60页 |
| ·多信道基本系统排队模型与数学特征 | 第60-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 仿真实验与分析 | 第64-74页 |
| ·仿真实验设计 | 第64-67页 |
| ·仿真实验说明 | 第67-69页 |
| ·仿真与结果分析 | 第69-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 第六章 结论 | 第74-75页 |
| ·本文的主要贡献 | 第74页 |
| ·下一步工作的展望 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-81页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第81-82页 |
| 附录 | 第82-87页 |
