| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 缩略图 | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 课题研究的意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-18页 |
| 1.2.1 无人机系统的发展现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 无人机系统资源分配的发展现状 | 第14-17页 |
| 1.2.3 群智能算法及模拟退火粒子群优化算法发展 | 第17-18页 |
| 1.3 拟解决关键问题 | 第18-19页 |
| 1.4 拟采取的研究方法和技术路线 | 第19-20页 |
| 1.5 本文主要研究内容 | 第20-21页 |
| 第二章 理论基础简介 | 第21-31页 |
| 2.1 引言 | 第21页 |
| 2.2 无人机资源分配问题建模 | 第21-25页 |
| 2.2.1 无人机武器装备发展 | 第21-23页 |
| 2.2.2 无人机性能介绍 | 第23-24页 |
| 2.2.3 无人机资源分配模型发展 | 第24-25页 |
| 2.3 粒子群优化算法简介 | 第25-27页 |
| 2.3.1 粒子群优化算法的应用及特点 | 第25-26页 |
| 2.3.2 基本粒子群优化算法及函数表达 | 第26-27页 |
| 2.4 博弈论 | 第27-30页 |
| 2.4.1 博弈论分析基本要素 | 第28-29页 |
| 2.4.2 动态博弈论分析过程 | 第29-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 改进的模拟退火粒子群算法 | 第31-39页 |
| 3.1 引言 | 第31页 |
| 3.2 模拟退火算法的介绍 | 第31-32页 |
| 3.3 改进的模拟退火粒子群算法及流程 | 第32-34页 |
| 3.3.1 基本粒子群算法的优缺点及改进 | 第32-33页 |
| 3.3.2 融合的模拟退火粒子群算法及流程 | 第33-34页 |
| 3.4 算法测试与对比 | 第34-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 静态无人机群资源分配 | 第39-49页 |
| 4.1 引言 | 第39页 |
| 4.2 静态资源分配函数模型 | 第39-44页 |
| 4.2.1 静态资源分配流程及目标方程参数选择 | 第39-41页 |
| 4.2.2 静态资源分配目标方程函数表达 | 第41-42页 |
| 4.2.3 静态资源分配模型约束条件 | 第42页 |
| 4.2.4 基于改进的模拟退火PSO静态资源分配 | 第42-44页 |
| 4.3 静态资源分配仿真实验 | 第44-48页 |
| 4.3.1 不使用软杀伤武器的仿真实验 | 第44-46页 |
| 4.3.2 考虑使用软杀伤武器的仿真实验 | 第46-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 基于博弈论的复杂动态资源分配 | 第49-58页 |
| 5.1 引言 | 第49页 |
| 5.2 基于博弈的动态资源分配函数模型 | 第49-52页 |
| 5.2.1 基于博弈的动态资源分配简介 | 第49-50页 |
| 5.2.2 基于博弈的动态资源分配过程 | 第50-51页 |
| 5.2.3 动态资源分配的约束条件及资源更新 | 第51-52页 |
| 5.3 基于博弈的动态资源分配函数仿真 | 第52-57页 |
| 5.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 第六章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 6.1 工作总结 | 第58页 |
| 6.2 今后展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第65页 |