未知区域中目标搜索的online算法研究
| 创新点摘要 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-18页 |
| 1.2.1 信息不完备的危险区域撤离问题 | 第14-15页 |
| 1.2.2 最小感知能力机器人街道搜索问题 | 第15-16页 |
| 1.2.3 基于可视性的未知多边形探索问题 | 第16-17页 |
| 1.2.4 存在的问题与对策 | 第17-18页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第18-19页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第19-21页 |
| 第2章 未知区域中目标搜索的相关基础知识 | 第21-36页 |
| 2.1 基本概念 | 第21-26页 |
| 2.2 相关问题及算法 | 第26-35页 |
| 2.2.1 无边界区域中的目标搜索问题 | 第27-29页 |
| 2.2.2 有边界区域中的目标搜索问题 | 第29-33页 |
| 2.2.3 多边形探索问题 | 第33-35页 |
| 2.3 本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 信息不完备的危险区域撤离算法 | 第36-58页 |
| 3.1 信息不完备的危险区域撤离问题描述 | 第36-37页 |
| 3.2 单人撤离算法 | 第37-50页 |
| 3.2.1 对数螺线算法 | 第37-41页 |
| 3.2.2 单调周期性算法的竞争比下界 | 第41-45页 |
| 3.2.3 网格中的撤离算法 | 第45-50页 |
| 3.3 多人撤离算法 | 第50-56页 |
| 3.3.1 等角撤离算法EES | 第50-53页 |
| 3.3.2 等角撤离算法EES的分析 | 第53-56页 |
| 3.4 本章小结 | 第56-58页 |
| 第4章 最小感知能力机器人街道搜索算法 | 第58-71页 |
| 4.1 最小感知能力机器人街道搜索问题描述 | 第58页 |
| 4.2 机器人的初始能力 | 第58-59页 |
| 4.3 街道搜索的特性 | 第59-62页 |
| 4.4 街道搜索算法NAWS | 第62-65页 |
| 4.5 算法NAWS的性能分析 | 第65-70页 |
| 4.5.1 算法的竞争比分析 | 第66-69页 |
| 4.5.2 竞争比的下界 | 第69-70页 |
| 4.6 本章小结 | 第70-71页 |
| 第5章 基于可视性的未知多边形探索算法 | 第71-94页 |
| 5.1 基于可视性的未知多边形探索问题描述 | 第71-72页 |
| 5.2 未知多边形探索的特性 | 第72-78页 |
| 5.2.1 一些结构定义 | 第72-73页 |
| 5.2.2 (?)倍offline近似算法 | 第73-76页 |
| 5.2.3 竞争比为26.5的online算法 | 第76-78页 |
| 5.3 右多边形探索 | 第78-86页 |
| 5.3.1 可视切线的访问方法 | 第79-82页 |
| 5.3.2 右多边形探索算法 | 第82-85页 |
| 5.3.3 算法的竞争比分析 | 第85-86页 |
| 5.4 简单多边形探索 | 第86-93页 |
| 5.4.1 简单多边形探索算法NAEP | 第87-91页 |
| 5.4.2 算法NAEP的竞争比分析 | 第91-93页 |
| 5.5 本章小结 | 第93-94页 |
| 第6章 结论与展望 | 第94-96页 |
| 6.1 总结 | 第94页 |
| 6.2 未来展望 | 第94-96页 |
| 参考文献 | 第96-105页 |
| 攻读学位期间公开发表论文 | 第105-106页 |
| 致谢 | 第106-107页 |
| 作者简介 | 第107页 |
