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基于复杂网络控制及多智能体系统的人群行为仿真研究 |
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论文目录 |
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摘要 | 第8-9页 | ABSTRACT | 第9-10页 | 第一章 绪论 | 第11-18页 | 1.1 课题研究的背景和意义 | 第11页 | 1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第11-15页 | 1.2.1 复杂网络控制理论研究现状 | 第11-13页 | 1.2.2 多智能体系统的控制算法研究现状 | 第13-15页 | 1.2.3 发展趋势 | 第15页 | 1.3 论文的主要研究内容 | 第15-16页 | 1.4 本文的组织结构 | 第16-18页 | 第二章 基于复杂网络控制及多智能体的人群行为研究 | 第18-25页 | 2.1 复杂网络控制理论 | 第18-20页 | 2.1.1 复杂网络与复杂网络控制 | 第18-19页 | 2.1.2 复杂网络控制的应用 | 第19-20页 | 2.2 多智能体网络模型 | 第20-23页 | 2.2.1 多智能体系统介绍 | 第20-22页 | 2.2.2 多智能体网络模型 | 第22-23页 | 2.2.3 多智能体系统及其网络模型的应用 | 第23页 | 2.3 复杂网络控制和多智能体网络模型结合的可行性分析 | 第23-24页 | 2.3.1 复杂网络控制与多智能体网络模型的关系 | 第23-24页 | 2.3.2 复杂网络控制与多智能体网络模型结合的优越性 | 第24页 | 2.4 本章小结 | 第24-25页 | 第三章 复杂网络控制算法研究 | 第25-36页 | 3.1 引言 | 第25页 | 3.2 复杂网络控制算法 | 第25-31页 | 3.2.1 蜂拥控制算法 | 第25-28页 | 3.2.2 牵制控制算法 | 第28-30页 | 3.2.3 网络相关评价指标 | 第30-31页 | 3.3 实验结果与分析 | 第31-35页 | 3.3.1 基本网络结构描述 | 第31页 | 3.3.2 控制算法设计与优化 | 第31-33页 | 3.3.3 建模与结果分析 | 第33-35页 | 3.4 本章小结 | 第35-36页 | 第四章 人群及智能体基本行为模型 | 第36-45页 | 4.1 人群基本行为规则与规律 | 第36-38页 | 4.1.1 人群基本行为规则 | 第36-37页 | 4.1.2 人群基本行为规律 | 第37-38页 | 4.2 智能体信息感知模型 | 第38-39页 | 4.3 行为控制模型 | 第39-42页 | 4.3.1 牵制蜂拥控制模块 | 第39-40页 | 4.3.2 碰撞预测和碰撞避免控制模块 | 第40-42页 | 4.4 行为决策模型 | 第42-44页 | 4.5 本章小结 | 第44-45页 | 第五章 基于复杂网络控制和多智能体的人群仿真演示系统 | 第45-55页 | 5.1 系统开发背景与意义 | 第45页 | 5.2 系统开发过程 | 第45-49页 | 5.2.1 环境结构建立 | 第46-47页 | 5.2.2 人群模型建立 | 第47-48页 | 5.2.3 模型驱动实现 | 第48-49页 | 5.3 仿真结果与分析 | 第49-54页 | 5.3.1 导航行为演示 | 第50页 | 5.3.2 跟随行为演示 | 第50-51页 | 5.3.3 避碰行为演示 | 第51-52页 | 5.3.4 某图书馆发生火灾情况下人群撤退过程模拟 | 第52-54页 | 5.4 本章小结 | 第54-55页 | 第六章 总结与展望 | 第55-57页 | 6.1 论文工作总结 | 第55-56页 | 6.2 未来工作展望 | 第56-57页 | 致谢 | 第57-59页 | 参考文献 | 第59-64页 | 作者在学期间取得的学术成果 | 第64页 |
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