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智能协同算法研究及应用
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智能协同算法研究及应用
论文目录
 
摘要第1-7页
abstract第7-12页
第一章 绪论第12-24页
　　1.1 研究工作背景与意义第12-13页
　　1.2 国内外研究历史与现状第13-21页
　　1.3 本文主要贡献与创新第21-22页
　　1.4 论文结构安排第22-24页
第二章 基于强化学习的智能体动态避障第24-48页
　　2.1 强化学习第24-25页
　　2.2 动态避障环境建模第25-28页
　　　　2.2.1 状态空间第26-28页
　　　　2.2.2 动作空间第28页
　　2.3 基于改进Q学习的机器人避障第28-37页
　　　　2.3.1 回报函数第28-34页
　　　　　　2.3.1.1 回报函数多目标问题建模第30-31页
　　　　　　2.3.1.2 基于NSGA-II算法的回报函数优化求解第31-34页
　　　　2.3.2 Q值第34-35页
　　　　2.3.3 选择策略第35-37页
　　2.4 仿真实验与结果分析第37-47页
　　　　2.4.1 不同场景避障仿真第38-41页
　　　　2.4.2 改进强化学习实验对比第41-43页
　　　　2.4.3 回报函数优化前后对比第43-47页
　　2.5 本章小结第47-48页
第三章 基于深度强化学习的多智能体防守对抗第48-76页
　　3.1 深度强化学习和多智能体防守对抗第48-51页
　　　　3.1.1 多智能体防守对抗问题第48-50页
　　　　3.1.2 深度强化学习相关算法第50-51页
　　3.2 多智能体防守对抗环境建模第51-55页
　　　　3.2.1 状态空间第51-53页
　　　　3.2.2 动作空间第53-54页
　　　　3.2.3 回报函数第54-55页
　　　　　　3.2.3.1 攻击智能体回报函数第54页
　　　　　　3.2.3.2 防守智能体回报函数第54-55页
　　3.3 智能体模型和学习方法第55-62页
　　　　3.3.1 基于单智能体的模型和学习方法第55-58页
　　　　　　3.3.1.1 网络结构第55-57页
　　　　　　3.3.1.2 学习方法第57-58页
　　　　3.3.2 基于多智能体的模型和学习方法第58-62页
　　　　　　3.3.2.1 网络结构第58-61页
　　　　　　3.3.2.2 学习方法第61-62页
　　3.4 仿真实验与结果分析第62-75页
　　　　3.4.1 环境建模第62-63页
　　　　3.4.2 评测标准及模型参数设置第63-65页
　　　　3.4.3 基于规则运动的攻击智能体防守对抗结果第65-70页
　　　　3.4.4 基于学习模型的攻击智能体防守对抗结果第70-75页
　　3.5 本章小结第75-76页
第四章 基于交叉熵方法的协同任务分配第76-93页
　　4.1 交叉熵方法第76-79页
　　4.2 基于交叉熵方法的多类型无人机任务分配第79-83页
　　　　4.2.1 问题描述第79-80页
　　　　4.2.2 任务分配方法第80-83页
　　4.3 仿真实验与结果分析第83-91页
　　　　4.3.1 基于CE方法的任务分配第85-89页
　　　　4.3.2 两种任务分配方法对比第89-91页
　　4.4 本章小结第91-93页
第五章 基于k-degree平滑的协同路径规划算法第93-116页
　　5.1 基于Voronoi图的环境建模方法第93-96页
　　5.2 初始路径规划算法第96-99页
　　　　5.2.1 基于改进蚁群优化算法的初始路径规划第96-97页
　　　　5.2.2 改进蚁群优化算法流程第97-99页
　　5.3 基于k-degree的平滑算法第99-103页
　　　　5.3.1 k-degree的定义第99-101页
　　　　5.3.2 理论分析第101-103页
　　5.4 多无人机协同策略第103-105页
　　5.5 仿真实验与结果分析第105-115页
　　　　5.5.1 初始路径规划算法对比第105-108页
　　　　5.5.2 路径平滑仿真第108-109页
　　　　5.5.3 多无人机协同第109-115页
　　　　　　5.5.3.1 强协同第109-112页
　　　　　　5.5.3.2 弱协同第112-115页
　　5.6 本章小结第115-116页
第六章 全文总结与展望第116-119页
　　6.1 全文总结第116-117页
　　6.2 未来工作展望第117-119页
致谢第119-120页
参考文献第120-129页
攻读博士学位期间取得的成果第129页

本篇论文共129页，点击这进入下载页面。
 
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