基于博弈模型的多智能体覆盖控制
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-23页 |
| ·多智能体系统协作控制的研究背景及意义 | 第10-16页 |
| ·多智能体系统研究的意义 | 第10-11页 |
| ·多智能体系统协作问题研究的主要内容 | 第11-14页 |
| ·多智能体系统协作控制的研究现状 | 第14-16页 |
| ·博弈论在多智能体系统协作问题上的应用 | 第16-18页 |
| ·博弈论的研究背景 | 第16-17页 |
| ·博弈论在多智能体协作问题上的应用 | 第17-18页 |
| ·多智能体连通覆盖问题概述 | 第18-20页 |
| ·连通与覆盖 | 第18-19页 |
| ·多智能体覆盖问题的研究现状 | 第19-20页 |
| ·本文的主要内容 | 第20-23页 |
| ·本文主要研究内容 | 第20-21页 |
| ·全文章节安排 | 第21-23页 |
| 第二章 多智能体覆盖控制问题的建模 | 第23-41页 |
| ·预备知识 | 第23-30页 |
| ·覆盖问题分类 | 第23-26页 |
| ·博弈的基本模型 | 第26-28页 |
| ·博弈模型的分类 | 第28-30页 |
| ·多智能体覆盖控制的博弈论模型 | 第30-35页 |
| ·多智能体系统的拓扑结构与连通性 | 第30-33页 |
| ·多智能体覆盖控制问题建模 | 第33-35页 |
| ·基于博弈模型的覆盖控制的基本思想 | 第35-39页 |
| ·Nash 均衡的基本思想 | 第35-38页 |
| ·基于博弈模型的覆盖控制的基本步骤 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第三章 G-MAC 算法实现及分析 | 第41-60页 |
| ·G-MAC 算法的实现 | 第41-43页 |
| ·智能体运动的确定 | 第43-47页 |
| ·最优运动方向 | 第43-45页 |
| ·最大可行步长 | 第45-47页 |
| ·算法评价及分析 | 第47-58页 |
| ·仿真示例 | 第47-52页 |
| ·系统规模不同时的算法性能分析 | 第52-55页 |
| ·R_c/R_s 不同时的算法性能分析 | 第55-58页 |
| ·本章小结 | 第58-60页 |
| 第四章 相关算法比较与分析 | 第60-76页 |
| ·与全局最优节点配置比较 | 第60-63页 |
| ·与基于势场法的分布式算法比较 | 第63-69页 |
| ·一种基于势场法的分布式覆盖算法 | 第63-65页 |
| ·仿真结果比较与分析 | 第65-69页 |
| ·与启发式的分布式算法比较 | 第69-75页 |
| ·一种分布式的自扩散覆盖算法 | 第69-71页 |
| ·仿真结果比较与分析 | 第71-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 第五章 算法扩展及应用 | 第76-92页 |
| ·环境中存在固定的障碍物 | 第76-81页 |
| ·障碍物模型描述 | 第76-77页 |
| ·仿真结果及分析 | 第77-81页 |
| ·系统中存在通信范围不同的智能体 | 第81-86页 |
| ·基于有向图的多智能体系统描述 | 第81-83页 |
| ·仿真结果及分析 | 第83-86页 |
| ·有界环境覆盖问题 | 第86-91页 |
| ·有界环境覆盖问题描述 | 第86-88页 |
| ·仿真结果及分析 | 第88-91页 |
| ·本章小结 | 第91-92页 |
| 第六章 全文总结及展望 | 第92-94页 |
| ·本文研究内容 | 第92-93页 |
| ·未来工作展望 | 第93-94页 |
| 参考文献 | 第94-99页 |
| 致谢 | 第99-100页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第100-101页 |
| 上海交通大学学位论文答辩议决书 | 第101-103页 |
