| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 缩略词 | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 微分对策的研究现状及存在问题 | 第12-15页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第14页 |
| 1.2.3 微分对策中尚待解决的问题 | 第14-15页 |
| 1.3 本文研究内容及安排 | 第15-17页 |
| 第二章 微分对策的理论基础简介 | 第17-26页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 微分对策的基本概念 | 第17-18页 |
| 2.3 微分对策性质 | 第18-21页 |
| 2.4 微分对策的求解方法 | 第21-24页 |
| 2.4.1 微分对策的解析方法 | 第21-23页 |
| 2.4.2 微分对策的数值计算 | 第23页 |
| 2.4.3 微分对策的智能计算 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-26页 |
| 第三章 基于改进人群搜索算法的模型预测控制在追逃问题中的应用 | 第26-39页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 非线性模型预测控制（NMPC） | 第26-28页 |
| 3.3 改进人群搜索算法（ISOA） | 第28-31页 |
| 3.4 基于ISOA的NMPC控制律设计 | 第31-34页 |
| 3.4.1 非线性弹-目追逃微分对策的模型描述 | 第31-33页 |
| 3.4.2 基于ISOA的NMPC在追逃问题中的应用 | 第33-34页 |
| 3.5 仿真验证及结果分析 | 第34-38页 |
| 3.5.1 基于ISOA优化的NMPC仿真结果 | 第34-36页 |
| 3.5.2 对比验证 | 第36-38页 |
| 3.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于数据的自适应动态规划迭代算法在飞行器追逃中的应用 | 第39-52页 |
| 4.1 引言 | 第39页 |
| 4.2 基于数据的自适应动态规划迭代算法 | 第39-41页 |
| 4.2.1 基于数据的自适应动态规划（ADP）算法 | 第39-40页 |
| 4.2.2 ADP迭代算法 | 第40-41页 |
| 4.3 基于数据的ADP迭代算法在飞行器追逃中的应用 | 第41-48页 |
| 4.3.1 飞行器追逃问题描述 | 第41-43页 |
| 4.3.2 系统模型未知的最优策略求解 | 第43-48页 |
| 4.3.2.1 基于积分策略迭代的ADP算法 | 第43-45页 |
| 4.3.2.2 基于数据的算法实现 | 第45-48页 |
| 4.4 仿真验证及结果分析 | 第48-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 基于干扰观测器的微分对策鲁棒飞行控制 | 第52-64页 |
| 5.1 引言 | 第52页 |
| 5.2 基于微分对策的鲁棒飞行控制问题描述 | 第52-55页 |
| 5.2.1 飞行控制系统中的不确定性 | 第52-53页 |
| 5.2.2 飞行控制系统中H_∞鲁棒控制问题 | 第53-54页 |
| 5.2.3 模型不确定的微分对策鲁棒控制问题 | 第54-55页 |
| 5.3 基于干扰观测器的自适应积分滑模控制 | 第55-59页 |
| 5.4 仿真验证及结果分析 | 第59-63页 |
| 5.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第64-65页 |
| 6.2 后续研究工作展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第72页 |
