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多水下无人航行器协同任务智能分配算法研究

摘要第5-6页
abstract第6-7页
第1章 绪论第11-17页
    1.1 研究的目的和意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-14页
        1.2.1 国外研究现状第12-13页
        1.2.2 国内研究现状第13-14页
    1.3 任务分配问题研究现状第14-15页
        1.3.1 集中式任务分配第14页
        1.3.2 基于市场机制的任务分配第14-15页
        1.3.3 基于阈值响应模型的任务分配第15页
    1.4 主要研究内容与研究方法第15页
    1.5 论文的组织结构第15-17页
第2章 多AUV的任务分配问题第17-27页
    2.1 引言第17页
    2.2 多AUV任务分配问题第17-20页
        2.2.1 同构AUV与异构AUV第17-18页
        2.2.2 同异任务与异构任务第18-20页
    2.3 多AUV任务分配变量第20-23页
        2.3.1 AUV的功能和性能第20-21页
        2.3.2 任务区域的属性第21页
        2.3.3 任务种类属性第21-22页
        2.3.4 约束条件第22-23页
        2.3.5 目标函数和权重系数第23页
    2.4 多AUV任务分配实例第23-26页
        2.4.1 异构AUV同一任务分配第23-24页
        2.4.2 异构AUV不同任务分配第24-26页
    2.5 本章总结第26-27页
第3章 多AUV任务分配模型第27-35页
    3.1 引言第27页
    3.2 多AUV任务分配的整数线性规划模型第27-30页
        3.2.1 多AUV分配网络流模型第27-28页
        3.2.2 多AUV任务分配的目标函数第28-30页
        3.2.3 多AUV任务分配约束条件第30页
    3.3 多AUV多任务分配模型第30-34页
        3.3.1 同构多AUV相同任务分配第31页
        3.3.2 异构多AUV相同任务分配第31-33页
        3.3.3 异构多AUV不同任务分配第33-34页
    3.4 本章总结第34-35页
第4章 基于粒子群优化算法的任务分配第35-45页
    4.1 引言第35页
    4.2 基本粒子群优化算法第35-38页
        4.2.1 算法原理第35-36页
        4.2.2 算法步骤第36-38页
        4.2.3 算法参数第38页
    4.3 基本粒子群优化算法实验仿真第38-42页
        4.3.1 同构多AUV相同任务分配第38-40页
        4.3.2 异构多AUV相同任务分配第40-41页
        4.3.3 异构多AUV不同任务分配第41-42页
    4.4 基本粒子群优化算法的优缺点第42-44页
        4.4.1 基本粒子群优化算法的优点第43页
        4.4.2 基本粒子群优化算法的不足第43-44页
    4.5 本章总结第44-45页
第5章 基于改进粒子群优化算法的任务分配第45-63页
    5.1 引言第45页
    5.2 改进的遗传算法算子第45-47页
        5.2.1 改进选择算子第46页
        5.2.2 改进交叉算子第46-47页
        5.2.3 改进变异算子第47页
    5.3 基于遗传算法的改进粒子群优化算法第47-49页
        5.3.1 基于改进粒子群优化算法的任务分配第47页
        5.3.2 改进粒子群优化算法的步骤第47-48页
        5.3.3 改进粒子群优化算法流程第48-49页
    5.4 改进粒子群优化算法实验仿真第49-53页
        5.4.1 同构多AUV相同任务分配第49-50页
        5.4.2 异构多AUV相同任务分配第50-51页
        5.4.3 异构多AUV不同任务分配第51-53页
    5.5 改进粒子群与基本粒子群的对比分析第53-61页
        5.5.1 任务分配的对比分析第53-55页
        5.5.2 不同目标函数的对比分析第55-61页
    5.6 本章总结第61-63页
结论第63-65页
参考文献第65-69页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第69-71页
致谢第71页

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