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多智能体最优覆盖控制方法研究

摘要第3-5页
abstract第5-6页
第一章 绪论第12-26页
    1.1 研究背景与研究意义第12-14页
    1.2 研究现状第14-22页
        1.2.1 复杂环境下的覆盖控制第16-18页
        1.2.2 敏感度函数未知的覆盖控制第18-19页
        1.2.3 考虑复杂动力学特性的覆盖控制第19-21页
        1.2.4 基于特殊目标函数的覆盖控制第21-22页
    1.3 当前存在的主要问题第22-23页
    1.4 论文的主要研究内容与结构框架第23-26页
第二章 背景知识与覆盖控制概述第26-38页
    2.1 引言第26页
    2.2 凸优化理论第26-27页
    2.3 多智能体通讯拓扑第27-28页
    2.4 高斯马尔科夫随机场第28-29页
    2.5 最优覆盖控制概述第29-36页
        2.5.1 问题描述第29页
        2.5.2 Voronoi区域分配第29-31页
        2.5.3 基本覆盖控制第31-34页
        2.5.4 仿真实验第34-36页
    2.6 本章小结第36-38页
第三章 敏感度函数未知的覆盖控制第38-66页
    3.1 引言第38页
    3.2 基于高斯估计的覆盖控制第38-51页
        3.2.1 问题描述第38-39页
        3.2.2 高斯估计的基础定义第39-42页
        3.2.3 覆盖控制策略第42-48页
        3.2.4 仿真实验第48-51页
        3.2.5 结论分析第51页
    3.3 基于信息一致性的覆盖控制第51-64页
        3.3.1 问题描述第51-52页
        3.3.2 多智能体覆盖网络的通讯拓扑第52页
        3.3.3 覆盖控制策略第52-58页
        3.3.4 分析与对比第58-60页
        3.3.5 仿真实验第60-63页
        3.3.6 结论分析第63-64页
    3.4 本章小结第64-66页
第四章 覆盖目标存在采样噪声的多智能体覆盖控制第66-86页
    4.1 引言第66页
    4.2 问题描述第66-68页
    4.3 基于Bayesian估计的覆盖控制第68-81页
        4.3.1 Bayesian估计算法第68-74页
        4.3.2 Bayesian估计中的参数预测第74-75页
        4.3.3 覆盖控制策略第75-81页
    4.4 仿真实验第81-85页
    4.5 本章小结第85-86页
第五章 具有复杂动力学特性的多智能体覆盖控制第86-120页
    5.1 引言第86页
    5.2 独轮车最优覆盖控制第86-101页
        5.2.1 问题描述第86-89页
        5.2.2 独轮车运动学覆盖控制算法第89-93页
        5.2.3 独轮车动力学覆盖控制算法第93-97页
        5.2.4 仿真实验第97-101页
        5.2.5 结论分析第101页
    5.3 ASV最优覆盖控制第101-118页
        5.3.1 问题描述第101-104页
        5.3.2 ASV运动学覆盖控制算法第104-110页
        5.3.3 ASV动力学覆盖控制算法第110-114页
        5.3.4 仿真实验第114-118页
        5.3.5 结论分析第118页
    5.4 本章小结第118-120页
第六章 流场环境下时间最优的覆盖控制第120-140页
    6.1 引言第120页
    6.2 问题描述第120-123页
    6.3 时间最优的覆盖控制第123-135页
        6.3.1 流场环境下的最短航行时间第123-126页
        6.3.2 流场环境下的最短时间控制第126-132页
        6.3.3 流场环境下时间最优的覆盖控制策略第132-135页
    6.4 仿真实验第135-139页
    6.5 本章小结第139-140页
第七章 总结与展望第140-144页
    7.1 全文总结第140-141页
    7.2 研究展望第141-144页
参考文献第144-156页
致谢第156-158页
作者简历及其博士期间取得的科研成果第158-160页

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