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 |