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基于智能优化算法的无人机任务规划

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基于智能优化算法的无人机任务规划
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5页
第一章 绪论第9-16页
    1.1 研究背景及意义第9-11页
    1.2 国内研究外现状第11-13页
        1.2.1 多无人机任务分配问题的研究现状第11-12页
        1.2.2 无人机航迹规划问题的研究现状第12-13页
    1.3 研究内容及创新点第13-14页
    1.4 本文组织结构第14-16页
第二章 相关背景知识介绍第16-27页
    2.1 智能优化算法第16-21页
        2.1.1 粒子群算法第16-19页
        2.1.2 蚁群算法第19-21页
    2.2 多目标优化问题第21-24页
        2.2.1 多目标优化问题与Pareto最优解第21-24页
        2.2.2 多目标粒子群算法第24页
    2.3 PRM算法第24-26页
        2.3.1 PRM算法流程第25页
        2.3.2 PRM改进方法第25-26页
    2.4 本章小结第26-27页
第三章 基于改进粒子群算法的多无人机任务分配第27-42页
    3.1 多无人机任务分配模型第27-30页
        3.1.1 问题描述第27-28页
        3.1.2 约束条件第28-29页
        3.1.3 优化目标第29-30页
    3.2 基于改进粒子群算法的无人机任务预分配第30-36页
        3.2.1 约束条件的处理第30-31页
        3.2.2 序贯蒙特卡洛重采样改进步骤第31-34页
        3.2.3 改进的多目标粒子群算法流程第34-36页
    3.3 多无人机任务重分配第36-41页
        3.3.1 重分配问题描述第36-37页
        3.3.2 基于K-medoids的场景预处理第37-40页
        3.3.3 单个无人机任务次序的确定第40-41页
    3.4 本章小结第41-42页
第四章 基于改进PRM和蚁群算法的无人机航迹规划第42-53页
    4.1 无人机飞行场景建模第42-45页
        4.1.1 障碍物建模和碰撞检测第42-44页
        4.1.2 无人机自身性能约束第44-45页
    4.2 基于PRM的飞行场景处理第45-49页
        4.2.1 改进的PRM算法第45-48页
        4.2.2 实验仿真第48-49页
    4.3 基于蚁群算法的航迹规划第49-51页
        4.3.1 无人机航迹规划问题模型第49-50页
        4.3.2 基于蚁群算法的航迹规划流程第50-51页
    4.4 本章小结第51-53页
第五章 实验及数据分析第53-62页
    5.1 多无人机任务预分配仿真实验第53-56页
        5.1.1 分配方案编码第53-54页
        5.1.2 改进粒子群实验对比分析第51-55页
        5.1.3 实例仿真第55-56页
    5.2 无人机重分配仿真实验第56-58页
        5.2.1 基于聚类的任务重分配对比第56-57页
        5.2.2 实例仿真第57-58页
    5.3 无人机航迹规划仿真实验第58-61页
        5.3.1 改进PRM算法实验对比分析第58-60页
        5.3.2 实例仿真第60-61页
    5.4 本章小结第61-62页
第六章 总结与展望第62-64页
    6.1 本文工作总结第62-63页
    6.2 未来研究方向第63-64页
参考文献第64-66页
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文第66-67页
附录2 攻读硕士学位期间申请的专利第67-68页
附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目第68-69页
致谢第69页

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