| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-14页 |
| ·机器人足球概念 | 第7-8页 |
| ·足球机器人系统的分类 | 第8页 |
| ·国际机器人足球组织 | 第8-12页 |
| ·FIRA简介 | 第8-10页 |
| ·Robocup简介 | 第10-12页 |
| ·机器人足球的现实意义 | 第12页 |
| ·本文主要研究内容与组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 机器人足球系统 | 第14-25页 |
| ·多智能体系统(MAS) | 第14-21页 |
| ·智能体的概念(Agent) | 第14页 |
| ·Agent的特性 | 第14-15页 |
| ·MAS基本概念 | 第15-16页 |
| ·多Agent系统的组织结构 | 第16-18页 |
| ·多智能体系统的协调与协作 | 第18-20页 |
| ·MAS研究的作用和内容 | 第20-21页 |
| ·中型组足球机器人系统 | 第21-24页 |
| ·Robocup中型组比赛简介 | 第21-22页 |
| ·机器人系统 | 第22-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 粒子群最佳化算法 | 第25-33页 |
| ·群智能概述 | 第25-27页 |
| ·群智能的概念 | 第25页 |
| ·群智能的特点 | 第25-26页 |
| ·群智能的研究领域 | 第26-27页 |
| ·粒子群算法 | 第27-32页 |
| ·粒子群算法的起源 | 第27-28页 |
| ·粒子群算法的基本原理 | 第28-30页 |
| ·标准粒子群算法 | 第30页 |
| ·粒子群算法流程 | 第30-31页 |
| ·参数分析 | 第31页 |
| ·PSO的改进 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 粒子群算法在足球机器人路径规划中的应用 | 第33-42页 |
| ·路径规划概述 | 第33-34页 |
| ·常用的路径规划方法 | 第34-36页 |
| ·传统路径规划方法 | 第34-35页 |
| ·智能规划方法 | 第35-36页 |
| ·以结合滚动优化策略的粒子群算法为基础足球机器人路径规划 | 第36-41页 |
| ·滚动优化的基本原理 | 第36-37页 |
| ·环境建模 | 第37页 |
| ·滚动窗口规划方法 | 第37-38页 |
| ·粒子群局部路径规划算法 | 第38-40页 |
| ·仿真实验 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 多目标优化的粒子群算法在机器人足球中的应用 | 第42-55页 |
| ·多目标优化及数学模型 | 第42-43页 |
| ·多目标优化有关解概念的定义 | 第43页 |
| ·多目标优化问题的特点及解法 | 第43-44页 |
| ·传统多目标优化算法 | 第44-45页 |
| ·多目标优化进化算法 | 第45-47页 |
| ·基本原理 | 第45页 |
| ·主要方法 | 第45-46页 |
| ·多目标进化算法的关键问题 | 第46-47页 |
| ·多目标优化的粒子群算法 | 第47-51页 |
| ·多目标粒子群算法概述 | 第47-48页 |
| ·多目标粒子群算法的研究状况 | 第48-49页 |
| ·多目标函数的算法流程 | 第49-51页 |
| ·多目标粒子群算法在机器人足球进攻策略中的应用 | 第51-54页 |
| ·建立模型 | 第51-52页 |
| ·算法流程 | 第52-53页 |
| ·实验结果 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第六章 结论与展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-59页 |
| 谢辞 | 第59-60页 |
| 个人简历 | 第60页 |
| 在学期间发表的学术论文 | 第60-61页 |