| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第11-26页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-16页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11-15页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-22页 |
| 1.2.1 编队飞行的气动耦合理论 | 第16-18页 |
| 1.2.2 编队飞行路径规划的几何基础 | 第18-20页 |
| 1.2.3 编队飞行路径规划问题研究进展 | 第20-21页 |
| 1.2.4 当前研究中存在的不足 | 第21-22页 |
| 1.3 研究内容和章节安排 | 第22-26页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第22-24页 |
| 1.3.2 章节安排 | 第24-26页 |
| 第2章 洲际航空编队飞行路径规划问题建模 | 第26-60页 |
| 2.1 编队飞行的基本概念 | 第26-35页 |
| 2.1.1 编队队形相关概念 | 第26-28页 |
| 2.1.2 编队燃油效益相关概念 | 第28-29页 |
| 2.1.3 编队飞行路径相关概念 | 第29-30页 |
| 2.1.4 编队调度相关概念 | 第30-31页 |
| 2.1.5 编队运行流程 | 第31-33页 |
| 2.1.6 编队飞行方式 | 第33-35页 |
| 2.2 问题描述与目标函数 | 第35-40页 |
| 2.2.1 初始描述 | 第35-36页 |
| 2.2.2 递归描述 | 第36-38页 |
| 2.2.3 位置更新规则 | 第38-40页 |
| 2.3 目标函数与约束条件 | 第40-57页 |
| 2.3.1 避障约束 | 第40页 |
| 2.3.2 最小期望编队效用约束 | 第40-41页 |
| 2.3.3 集结同步约束 | 第41-42页 |
| 2.3.4 ETOPS约束 | 第42-43页 |
| 2.3.5 编队稳定性约束 | 第43-56页 |
| 2.3.6 拓扑结构约束 | 第56页 |
| 2.3.7 网络流约束 | 第56-57页 |
| 2.4 问题分解 | 第57-58页 |
| 2.5 小结 | 第58-60页 |
| 第3章 基于几何方法的洲际航空编队飞行路径规划 | 第60-75页 |
| 3.1 基本定义 | 第60-62页 |
| 3.2 GSMT的相关性质 | 第62-63页 |
| 3.2.1 GSMT Steiner点角度条件 | 第62页 |
| 3.2.2 GSMT Steiner点的存在性及唯一性条件 | 第62-63页 |
| 3.3 WGMST的相关性质 | 第63-68页 |
| 3.3.1 WGSMT Steiner点的角度条件 | 第63-64页 |
| 3.3.2 WGSMT Steiner点的存在性 | 第64-65页 |
| 3.3.3 WGSMT的有限几何简化 | 第65-68页 |
| 3.4 基于几何方法的航班编队飞行路径规划 | 第68-72页 |
| 3.5 算例分析 | 第72-74页 |
| 3.6 小结 | 第74-75页 |
| 第4章 基于改进GH-SOM神经网络的可接受编队模式识别 | 第75-96页 |
| 4.1 可接受编队统计判别边界 | 第75-79页 |
| 4.1.1 特征选择 | 第75-76页 |
| 4.1.2 可接受编队统计判别边界 | 第76-79页 |
| 4.2 基于改进GH-SOM神经网络的航班编队模式识别 | 第79-85页 |
| 4.2.1 自组织特征映射神经网络 | 第79-82页 |
| 4.2.2 改进的GH-SOM神经网络模型 | 第82-84页 |
| 4.2.3 算法流程 | 第84-85页 |
| 4.3 仿真实验 | 第85-94页 |
| 4.3.1 模型有效性 | 第86-92页 |
| 4.3.2 基于特征向量时的结果对比 | 第92-93页 |
| 4.3.3 基于神经网络模型的结果对比 | 第93-94页 |
| 4.3.4 我国国际和地区航班实施编队运行的总体经济效益评估 | 第94页 |
| 4.4 小结 | 第94-96页 |
| 第5章 非完备信息下基于多Agent合作结盟的协商编队 | 第96-126页 |
| 5.1 WGSMT Steiner点的近似解析解 | 第96-100页 |
| 5.2 以角色为中心的多Agent合作结盟机制 | 第100-111页 |
| 5.2.1 基本思想 | 第100-103页 |
| 5.2.2 相关术语 | 第103-105页 |
| 5.2.3 基于BDICUC的Agent模型 | 第105-109页 |
| 5.2.4 以角色为中心的Agent组织模型 | 第109-111页 |
| 5.3 非完备信息下的多Agent协商算法 | 第111-117页 |
| 5.3.1 非完备信息下基于贝叶斯均衡的编队协商算法 | 第111-113页 |
| 5.3.2 算法实现 | 第113-116页 |
| 5.3.3 贝叶斯均衡联盟存在的充分条件 | 第116-117页 |
| 5.4 仿真与对比分析 | 第117-124页 |
| 5.4.1 仿真平台搭建 | 第117-118页 |
| 5.4.2 数据准备 | 第118-119页 |
| 5.4.3 结果分析 | 第119-124页 |
| 5.5 小结 | 第124-126页 |
| 第6章 结论与展望 | 第126-129页 |
| 6.1 论文的主要工作总结 | 第126-127页 |
| 6.2 论文的主要创新点 | 第127-128页 |
| 6.3 未来工作展望 | 第128-129页 |
| 参考文献 | 第129-136页 |
| 附录A 基于改进GH-SOM神经网络可接受航班编队识别过程 | 第136-160页 |
| 附录B 我国国际和地区航班编队运行总体经济效益评估结果 | 第160-167页 |
| 附录C 缩略语 | 第167-168页 |
| 附录D 变量说明 | 第168-170页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第170-171页 |
| 致谢 | 第171-172页 |
