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多智能体分层牵制蜂拥研究
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多智能体分层牵制蜂拥研究
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-9页
第一章 绪论第9-14页
　　· 研究意义与背景第9-10页
　　· 国内外研究现状第10-12页
　　· 本文的论文框架第12-14页
第二章 多智能体系统网络模型及算法第14-28页
　　· 多智能体系统蜂拥网络相关定义第14-15页
　　· Reynolds模型第15-16页
　　　　· 分离第15-16页
　　　　· 聚合第16页
　　　　· 速度匹配第16页
　　· 多智能体蜂拥算法的数学基础第16-19页
　　　　· 蜂拥的几何结构第17-18页
　　　　· 非负映射和光滑邻接元素第18页
　　　　· 涌现势能函数第18-19页
　　· 牵制控制算法第19-21页
　　　　· 牵制控制的基本概念第19-20页
　　　　· 二阶多智能体系统的牵制控制第20-21页
　　· 蜂拥控制算法第21-27页
　　　　· 蜂拥控制基本算法第21-22页
　　　　· 带虚拟领导者的蜂拥控制算法第22-23页
　　　　· 带虚拟领导者的牵制蜂拥控制算法第23-25页
　　　　· 障碍物环境下的蜂拥控制算法第25-27页
　　· 本章小结第27-28页
第三章 多智能体系统分层牵制蜂拥控制第28-41页
　　· 问题描述第28-29页
　　· 多智能体系统模型描述第29-30页
　　· 多智能体系统分层牵制蜂拥控制第30-37页
　　　　· 基于节点关联度的子网络划分算法第30-31页
　　　　· 分层牵制节点的选取—节点影响力指数评估算法第31-32页
　　　　· 多智能体分层牵制蜂拥算法第32-36页
　　　　· 多智能体蜂拥系统性能分析第36-37页
　　· 实验分析第37-40页
　　· 本章小结第40-41页
第四章 融合局部自适应跟踪的多目标牵制蜂拥控制第41-55页
　　· 问题描述第41-42页
　　· 多智能体系统模型描述第42页
　　· 融合局部自适应跟踪的多目标牵制蜂拥算法第42-48页
　　　　· 局部跟踪目标的更新第42-43页
　　　　· 具有外部牵制作用的信息智能体的选取第43-44页
　　　　· 势能函数设计第44-45页
　　　　· 蜂拥控制算法第45-48页
　　· 多目标蜂拥避障算法第48-50页
　　　　· 蜂拥避障预判断方法第48-49页
　　　　· 多目标避障算法描述第49-50页
　　· 实验分析第50-54页
　　　　· 无障碍物环境下多目标蜂拥第50-51页
　　　　· 多目标算法性能对比第51-52页
　　　　· 障碍物环境下多目标蜂拥第52-54页
　　　　· 多目标避障算法性能对比第54页
　　· 本章小结第54-55页
第五章 融入速度优化策略的多智能体蜂拥行为分析第55-64页
　　· 问题描述第55-56页
　　· 多智能体系统模型描述第56-57页
　　　　· 序参量第56-57页
　　　　· 模型描述第57页
　　· 最高能量效率下通信半径的优化第57-59页
　　　　· 网络连通第58页
　　　　· 适应度函数第58-59页
　　　　· 微粒群算法寻优第59页
　　· 实验分析第59-63页
　　　　· 演化初始条件和终止条件第59-60页
　　　　· 速度优化模型的蜂拥演示第60页
　　　　· 系统参数对蜂拥行为的影响第60-63页
　　· 本章小结第63-64页
第六章 总结与展望第64-65页
参考文献第65-71页
作者简介硕士在读期间发表的学术论文第71-72页
致谢第72页

本篇论文共72页，点击这进入下载页面。
 
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