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基于遗传算法的水下群机器人路径规划算法的形式化验证

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第14-20页
    1.1 课题意义第14-15页
    1.2 国内外研究现状第15-17页
    1.3 课题研究的主要内容第17-18页
    1.4 论文组织结构第18-20页
第二章 背景知识第20-40页
    2.1 机器人路径规划第20-23页
        2.1.1 常用机器人路径规划算法第21-22页
        2.1.2 群机器人路径规划第22页
        2.1.3 路径规划的过程与评价第22-23页
    2.2 遗传算法第23-27页
        2.2.1 遗传算法的设计流程第24-26页
        2.2.2 遗传算法的优点第26-27页
    2.3 形式化验证及HOL4第27-38页
        2.3.1 形式化验证概述第27-29页
        2.3.2 HOL4概述第29-38页
    2.4 本章小结第38-40页
第三章 基于遗传算法的水下群机器人路径规划算法概述第40-46页
    3.1 算法的基本原理第40-44页
    3.2 存在的问题、解决方案及难点第44-45页
    3.3 本章小结第45-46页
第四章 SRPP算法的形式化建模第46-60页
    4.1 SRPP算法形式化的总体思路第46-48页
    4.2 类型定义第48-51页
        4.2.1 类型定义方法第48-49页
        4.2.2 自定义的类型第49-51页
    4.3 SRPP算法的实现建模第51-57页
        4.3.1 种群初始化第51-52页
        4.3.2 选择第52-54页
        4.3.3 交叉第54-57页
    4.4 SRPP算法的规范第57-58页
    4.5 本章小结第58-60页
第五章 SRPP算法的形式化验证第60-84页
    5.1 验证环境搭建第60-62页
        5.1.1 polyml安装第60-61页
        5.1.2 HOL4安装第61页
        5.1.3 Emacs安装第61-62页
    5.2 算法形式化验证的一般框架第62-63页
    5.3 SRPP算法形式化模型的合理性及有效性验证第63-77页
        5.3.1 种群初始化模块相关性质的证明第64-68页
        5.3.2 选择模块相关性质的证明第68-74页
        5.3.3 交叉模块相关性质的证明第74-76页
        5.3.4 性质来源及作用第76-77页
    5.4 SRPP算法的规范验证第77-80页
        5.4.1 SRPP算法完整实现的构建第77-78页
        5.4.2 SRPP算法规范的形式化描述第78-79页
        5.4.3 SRPP算法规范的形式化验证第79-80页
    5.5 验证结果讨论第80-81页
    5.6 建立SRPP算法理论库第81-82页
    5.7 本章小结第82-84页
第六章 总结和未来工作第84-86页
    6.1 总结第84-85页
    6.2 未来的工作第85-86页
参考文献第86-90页
附录第90-116页
    附录1 文中相关内容获取第90页
    附录2 文中部分谓词的含义及用法第90-91页
    附录3 SRPP算法形式化库第91-116页
致谢第116-118页
研究生期间发表论文情况第118-120页
作者与导师简介第120-122页
附件第122-123页

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