基于混合多智能体的态势估计技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 缩略语对照表 | 第10-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-23页 |
| 1.1 态势估计研究背景 | 第13-19页 |
| 1.1.1 态势估计的概念 | 第13-15页 |
| 1.1.2 态势估计的内容 | 第15-19页 |
| 1.2 态势估计技术发展现状 | 第19-20页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第19页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第19-20页 |
| 1.3 本论文的主要工作内容 | 第20-23页 |
| 第二章 基于混合多智能体的态势推理模型 | 第23-33页 |
| 2.1 智能体技术 | 第23-25页 |
| 2.1.1 智能体概念及特性 | 第23-24页 |
| 2.1.2 智能体结构 | 第24-25页 |
| 2.2 多智能体网络结构 | 第25-27页 |
| 2.2.1 多智能体的特点 | 第25-26页 |
| 2.2.2 多智能体网络 | 第26-27页 |
| 2.3 混合多智能体态势推理模型 | 第27-28页 |
| 2.4 态势推理模型结构描述 | 第28-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-33页 |
| 第三章 态势推理网络规则图的构建 | 第33-49页 |
| 3.1 态势推理方法研究现状 | 第33-37页 |
| 3.2 态势知识规则与智能体映射关系 | 第37-40页 |
| 3.2.1 智能体推理知识表示 | 第37-39页 |
| 3.2.2 智能体与态势知识映射关系 | 第39-40页 |
| 3.3 态势推理网络的构建 | 第40-42页 |
| 3.4 网络节点及其之间关系 | 第42-43页 |
| 3.5 单目标网络实验 | 第43-47页 |
| 3.6 本章小结 | 第47-49页 |
| 第四章 基于进化算法的多目标态势推理 | 第49-65页 |
| 4.1 进化算法 | 第49-52页 |
| 4.1.1 进化算法概述 | 第49-50页 |
| 4.1.2 进化算法的理论基础 | 第50-52页 |
| 4.2 进化算法应用于态势推理 | 第52-56页 |
| 4.2.1 算法的基本框架 | 第52-53页 |
| 4.2.2 算法流程 | 第53-56页 |
| 4.3 仿真实验及结果分析 | 第56-63页 |
| 4.3.1 单目标网络模型实验 | 第56-60页 |
| 4.3.2 多目标混合网络模型实验 | 第60-63页 |
| 4.3.3 实验结果分析 | 第63页 |
| 4.4 本章小结 | 第63-65页 |
| 第五章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第65页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
| 作者简介 | 第73-74页 |
| 1.基本情况 | 第73页 |
| 2.教育背景 | 第73页 |
| 3.攻读硕士学位期间的研究成果 | 第73-74页 |
