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基于模糊推理系统的多机器人围捕策略研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第9-16页
    1.1 课题研究背景及意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-13页
        1.2.1 多机器人系统发展概述第10-12页
        1.2.2 多机器人围捕问题研究现状第12-13页
        1.2.3 多机器人围捕问题存在的难题第13页
    1.3 研究内容第13-14页
    1.4 论文组织结构第14-16页
第2章 模糊推理系统与人工免疫算法第16-23页
    2.1 模糊推理系统第16-18页
    2.2 人工免疫系统第18-22页
        2.2.1 免疫系统的主要功能与特性第18-19页
        2.2.2 人工免疫算法的重要概念第19-21页
        2.2.3 人工免疫算法的一般实现步骤第21-22页
    2.3 本章小结第22-23页
第3章 基于模糊推理系统的多机器人角度控制围捕策略第23-40页
    3.1 多机器人围捕任务描述第23-26页
    3.2 轮式机器人运动学模型第26-27页
    3.3 基于模糊推理系统的多机器人围捕策略第27-33页
        3.3.1 决策层模糊推理系统第28-29页
        3.3.2 搜索策略第29页
        3.3.3 接近策略第29-30页
        3.3.4 基于角度控制的多机器人围捕策略第30-33页
    3.4 逃跑者策略第33-34页
    3.5 围捕成功条件第34页
    3.6 实验结果及分析第34-39页
    3.7 本章小结第39-40页
第4章 基于人工免疫算法获取模糊规则库的多机器人围捕策略第40-51页
    4.1 基于模糊推理系统的多机器人围捕任务描述第40-43页
    4.2 基于人工免疫算法的模糊规则库获取第43-45页
        4.2.1 模糊规则编码与初始化第43页
        4.2.2 人工免疫运算第43-44页
        4.2.3 亲和度计算第44-45页
    4.3 人工免疫算法获得模糊规则库实现步骤第45页
    4.4 实验结果与分析第45-49页
    4.5 本章小结第49-51页
第5章 结论第51-52页
参考文献第52-55页
在学研究成果第55-56页
致谢第56页

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