| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 主要符号表 | 第9-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 国外研究概述 | 第12-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第16-18页 |
| 第2章 多无人机任务规划问题理论概述 | 第18-24页 |
| 2.1 多无人机任务分配分类 | 第18-20页 |
| 2.1.1 集中式控制结构 | 第19页 |
| 2.1.2 分布式体系结构 | 第19-20页 |
| 2.2 多无人机集中式任务分配 | 第20-21页 |
| 2.2.1 遗传算法 | 第20-21页 |
| 2.2.2 粒子群算法 | 第21页 |
| 2.2.3 蚁群算法 | 第21页 |
| 2.3 多无人机分布式任务分配 | 第21-23页 |
| 2.3.1 基于合同网市场竞拍机制的方法 | 第22页 |
| 2.3.2 分布式模型预测控制方法 | 第22页 |
| 2.3.3 动态分布式约束优化方法 | 第22页 |
| 2.3.4 分布式一致性拍卖算法 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于一致性的多无人机分布式协同探测方法 | 第24-29页 |
| 3.1 分布式协同探测 | 第24-26页 |
| 3.2 基于一致性的多UCAV协同探测方法 | 第26-27页 |
| 3.3 仿真实验 | 第27-28页 |
| 3.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第4章 基于分布式邀请拍卖算法的多机协同空战决策 | 第29-41页 |
| 4.1 空战态势分析及目标分配模型建立 | 第29-35页 |
| 4.1.1 空战态势问题描述 | 第30-31页 |
| 4.1.2 空战态势优势函数的建立 | 第31-32页 |
| 4.1.3 空战态势威胁函数的建立 | 第32-33页 |
| 4.1.4 目标分配模型 | 第33-35页 |
| 4.2 基于DIAA算法的多机协同空战决策方法 | 第35-37页 |
| 4.2.1 DIAA算法 | 第35-36页 |
| 4.2.2 邀请算法 | 第36页 |
| 4.2.3 竞标算法 | 第36-37页 |
| 4.3 仿真实验 | 第37-39页 |
| 4.4 本章小结 | 第39-41页 |
| 第5章 多无人机模糊态势的分布式协同空战决策 | 第41-52页 |
| 5.1 模糊态势分析及目标分配模型 | 第42-45页 |
| 5.2 一致性拍卖算法 | 第45-48页 |
| 5.2.1 拍卖阶段 | 第45-46页 |
| 5.2.2 一致性阶段 | 第46-48页 |
| 5.3 仿真实验 | 第48-51页 |
| 5.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 结论 | 第52-54页 |
| 全文的主要工作及得到的主要结论总结 | 第52页 |
| 对今后工作的建议 | 第52-54页 |
| 附录I 基于分布式邀请拍卖算法的多机协同空战决策程序清单 | 第54-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 攻读硕士期间发表(含录用)的学术论文 | 第64-65页 |