| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 状态观测器的理论与研究 | 第9-12页 |
| 1.1.1 控制系统的性能描述 | 第9-10页 |
| 1.1.2 状态观测器的研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.3 状态观测器的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2 多智能体遗传算法简介 | 第12-13页 |
| 1.2.1 多智能体遗传算法概述 | 第12页 |
| 1.2.2 多智能体遗传算法的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第2章 全维状态观测器的构造及其传统设计方法 | 第15-22页 |
| 2.1 全维状态观测器 | 第15-18页 |
| 2.1.1 全维状态观测器的结构 | 第15-16页 |
| 2.1.2 传统的全维状态观测器设计方法和综合算法 | 第16-18页 |
| 2.2 传统方法全维状态观测器的设计算例 | 第18-21页 |
| 2.3 本课题所采取的设计方案 | 第21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 多智能体遗传算法 | 第22-35页 |
| 3.1 智能体 | 第22-24页 |
| 3.1.1 智能体的概念 | 第22-24页 |
| 3.1.2 智能体的特点 | 第24页 |
| 3.2 多智能体系统 | 第24-28页 |
| 3.2.1 典型的多智能体结构 | 第24-27页 |
| 3.2.2 多智能体技术的应用 | 第27-28页 |
| 3.3 遗传算法 | 第28-29页 |
| 3.4 多智能体遗传算法 | 第29-33页 |
| 3.4.1 多智能体遗传算法基本流程图 | 第30-31页 |
| 3.4.2 Agent的建模 | 第31页 |
| 3.4.3 多智能体遗传算法流程 | 第31-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-35页 |
| 第4章 多智能体遗传算法在全维状态观测器设计上的应用 | 第35-48页 |
| 4.1 适应度函数的选取 | 第35页 |
| 4.2 三阶SISO系统全维状态观测器的设计算例 | 第35-38页 |
| 4.3 三阶MIMO全维状态观测器的设计算例 | 第38-43页 |
| 4.4 实验数据总结 | 第43页 |
| 4.5 与传统遗传算法优化目标函数结果的对比 | 第43-45页 |
| 4.6 多智能体遗传算法用于函数优化的算例 | 第45-46页 |
| 4.7 测试结果分析 | 第46-47页 |
| 4.8 本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 总结及展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 攻读学位期间发表论文情况 | 第55页 |