基于并行蚁群算法的多机器人协作研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 主要符号表 | 第10-11页 |
| 第1章 绪 论 | 第11-15页 |
| ·课题背景及意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究发展现状 | 第12-14页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第14-15页 |
| 第2章 多机器人系统协作与群体智能 | 第15-24页 |
| ·多机器人系统体系结构 | 第15-16页 |
| ·从控制结构角度分类 | 第15-16页 |
| ·从通讯方式角度分类 | 第16页 |
| ·从个体机器人结构分类 | 第16页 |
| ·多机器人的协调方法 | 第16-19页 |
| ·显式协调方法 | 第17-18页 |
| ·隐式协调方法 | 第18-19页 |
| ·多机器人系统的通信 | 第19页 |
| ·多机器人系统的任务分配方法 | 第19-21页 |
| ·群体智能理论 | 第21-23页 |
| ·群体智能理论的来源 | 第21页 |
| ·群体智能理论的特征和优点 | 第21-22页 |
| ·群体智能的主要研究方法 | 第22-23页 |
| ·基于群体智能的多机器人协调方法 | 第23-24页 |
| 第3章 多机器人协作联盟问题 | 第24-29页 |
| ·多AGENT联盟问题的研究 | 第24-25页 |
| ·联盟问题的形式化描述 | 第25-26页 |
| ·联盟的数学模型 | 第26-27页 |
| ·联盟环境描述 | 第27页 |
| ·集合分割和集合覆盖问题 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第4章 基于蚁群算法的多机器人联盟组成工作原理 | 第29-40页 |
| ·蚁群算法的原理分析 | 第30-32页 |
| ·蚁群算法的生物系统模型 | 第30-31页 |
| ·人工蚁群的工作原理分析 | 第31-32页 |
| ·基本蚁群系统模型及算法实现 | 第32-36页 |
| ·基本蚁群系统的模型 | 第32-35页 |
| ·蚁群算法的具体实现 | 第35-36页 |
| ·蚁群算法的并行工作模式 | 第36-38页 |
| ·蚁群优化的并行策略 | 第36-37页 |
| ·并行蚁群模型 | 第37-38页 |
| ·蚁群优化算法的特点 | 第38-40页 |
| 第5章 基于蚁群算法的多机器人联盟组成算法实现 | 第40-51页 |
| ·雇主机器人算法 | 第40-43页 |
| ·算法描述 | 第40-41页 |
| ·算法流程 | 第41-43页 |
| ·工人机器人算法 | 第43-44页 |
| ·算法描述 | 第43页 |
| ·算法流程 | 第43-44页 |
| ·多机器人联盟组成的通信问题 | 第44-46页 |
| ·蚁群联盟算法的仿真及分析 | 第46-51页 |
| 结论 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-55页 |
