| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| Extended Abstract | 第10-30页 |
| 变量注释表 | 第30-32页 |
| 1 绪论 | 第32-55页 |
| 1.1 课题来源 | 第32页 |
| 1.2 课题研究背景及意义 | 第32-33页 |
| 1.3 化学源定位方法研究现状 | 第33-49页 |
| 1.4 已有研究成果存在问题 | 第49-50页 |
| 1.5 论文的主要研究内容、创新点及技术路线 | 第50-53页 |
| 1.6 章节安排 | 第53-54页 |
| 1.7 本章小结 | 第54-55页 |
| 2 化学源定位仿真环境构建 | 第55-71页 |
| 2.1 用于化学源定位研究的仿真烟羽模型概述 | 第55-59页 |
| 2.2 基于FLUENT的烟羽模型 | 第59-67页 |
| 2.3 机器人模型 | 第67-70页 |
| 2.4 基于烟羽模型和机器人模型的仿真环境 | 第70页 |
| 2.5 本章小结 | 第70-71页 |
| 3 基于虚拟力的多机器人单个化学源定位研究 | 第71-98页 |
| 3.1 多机器人系统 | 第71-72页 |
| 3.2 虚拟物理力 | 第72-85页 |
| 3.3 仿真实验 | 第85-97页 |
| 3.4 本章小结 | 第97-98页 |
| 4 基于虚拟力并行搜索的多机器人多化学源定位研究 | 第98-124页 |
| 4.1 算法设计与描述 | 第98-101页 |
| 4.2 仿真实验 | 第101-122页 |
| 4.3 本章小结 | 第122-124页 |
| 5 添加“释放”机制的基于虚拟力的多机器人多化学源定位研究 | 第124-141页 |
| 5.1 算法设计与描述 | 第125-126页 |
| 5.2 仿真实验 | 第126-139页 |
| 5.3 本章小结 | 第139-141页 |
| 6 基于萤火虫优化算法的多化学源定位研究 | 第141-166页 |
| 6.1 研究背景 | 第141-142页 |
| 6.2 基本萤火虫优化算法 | 第142-145页 |
| 6.3 基于种群和荧光素自然感应的萤火虫算法 | 第145-151页 |
| 6.4 添加自探索机制的变步长萤火虫算法 | 第151-157页 |
| 6.5 基于修正萤火虫优化算法的多化学源定位研究 | 第157-165页 |
| 6.6 本章小结 | 第165-166页 |
| 7 总结与展望 | 第166-170页 |
| 7.1 本文总结 | 第166-168页 |
| 7.2 研究展望 | 第168-170页 |
| 参考文献 | 第170-183页 |
| 作者简历 | 第183-185页 |
| 学位论文数据集 | 第185页 |