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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
本篇论文共
69
页,
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