| 第一章 前言 | 第1-22页 |
| ·多智能体系统的定义及其研究现状 | 第10-14页 |
| ·多智能体系统的体系结构 | 第14-15页 |
| ·多智能体系统鲁棒性研究的提出 | 第15-16页 |
| ·移动机器人路径规划研究现状 | 第16-17页 |
| ·非线性系统辨识研究现状 | 第17-19页 |
| ·非线性系统鲁棒控制研究现状 | 第19页 |
| ·本博士学位论文的结构框架 | 第19-22页 |
| 第二章 合作式多移动机器人系统的路径规划 | 第22-48页 |
| ·遗传算法简述 | 第22-27页 |
| ·合作式共同进化自适应遗传算法 | 第27-29页 |
| ·遗传算法在单个移动机器人系统路径规划中的应用及存在的问题 | 第29-33页 |
| ·合作式共同进化自适应遗传算法在合作式多移动机器人系统路径规划中的仿真实验 | 第33-47页 |
| ·小结 | 第47-48页 |
| 第三章 非线性状态空间鲁棒辨识及其仿真研究 | 第48-69页 |
| ·非线性系统辨识的发展过程及研究现状 | 第48-55页 |
| ·鲁棒辨识 | 第55-57页 |
| ·基于遗传算法的非线性状态空间鲁棒辨识方法 | 第57-63页 |
| ·基于遗传算法的非线性状态空间鲁棒辨识方法在移动机器人系统上的仿真实验 | 第63-67页 |
| ·小结 | 第67-69页 |
| 第四章 移动机器人系统的鲁棒控制研究 | 第69-98页 |
| ·非线性系统控制研究现状 | 第69-79页 |
| ·线性系统的鲁棒控制H_∞及μ方法 | 第79-83页 |
| ·非线性系统的鲁棒控制μ分析与μ综合方法 | 第83-88页 |
| ·非线性系统鲁棒控制μ方法在两轮移动机器人系统上的仿真实验 | 第88-97页 |
| ·小结 | 第97-98页 |
| 第五章 结论与展望 | 第98-102页 |
| ·结论 | 第98-100页 |
| ·今后工作展望 | 第100-102页 |
| 参考文献 | 第102-110页 |
| 致谢 | 第110-111页 |
| 作者在攻读博士学位期间发表的论文 | 第111页 |
