基于多智能体群集的分布式环境探测算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 多智能体对环境场极大值探测的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 多智能体对环境场等值线追踪的研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第16页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第16-18页 |
| 第2章 多智能体群集模型及相关理论基础 | 第18-28页 |
| 2.1 多智能体编队控制方法 | 第18-19页 |
| 2.2 群集的拓扑结构 | 第19-21页 |
| 2.2.1 图 | 第20页 |
| 2.2.2 群集的几何形状：晶格与准晶格 | 第20-21页 |
| 2.3 基于人工势场法的群集模型 | 第21-25页 |
| 2.3.1 多智能体的运动学模型 | 第21-22页 |
| 2.3.2 群集的规则 | 第22页 |
| 2.3.3 集体势能函数 | 第22-24页 |
| 2.3.4 图的拉普拉斯矩阵和速度匹配 | 第24-25页 |
| 2.4 群集的控制律 | 第25-26页 |
| 2.5 平均一致算法 | 第26-27页 |
| 2.6 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 多智能体对环境场的极大值探测 | 第28-52页 |
| 3.1 环境场 | 第28-29页 |
| 3.2 多智能体对环境场的探测模型 | 第29-30页 |
| 3.3 分布式一致最优化算法 | 第30-34页 |
| 3.4 多智能体分布式环境场极大值探测算法 | 第34-39页 |
| 3.4.1 环境场极大值探测MDMF算法原理 | 第35-38页 |
| 3.4.2 多智能体环境场极大值探测控制输入 | 第38-39页 |
| 3.4.3 收敛性分析 | 第39页 |
| 3.5 仿真实验验证 | 第39-50页 |
| 3.5.1 算法有效性验证 | 第41-47页 |
| 3.5.2 算法鲁棒性验证 | 第47-50页 |
| 3.6 本章小结 | 第50-52页 |
| 第4章 多智能体对环境场的等值线追踪 | 第52-70页 |
| 4.1 环境场等值线分类及追踪方法 | 第52-54页 |
| 4.2 多智能体对环境场等值线追踪算法 | 第54-60页 |
| 4.2.1 等值线追踪CTMF算法原理 | 第55-58页 |
| 4.2.2 多智能体等值线追踪的分布式控制输入 | 第58-60页 |
| 4.3 仿真实验 | 第60-68页 |
| 4.3.1 算法有效性验证 | 第62-64页 |
| 4.3.2 算法性能分析 | 第64-68页 |
| 4.4 本章小结 | 第68-70页 |
| 第5章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 5.1 总结 | 第70页 |
| 5.2 展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-78页 |
| 致谢 | 第78-80页 |
| 攻读学位期间发表的论著 | 第80页 |
