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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于蚁群算法的大规模机器人任务分配方法的研究
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基于蚁群算法的大规模机器人任务分配方法的研究
 
     论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-8页
第一章 绪论第8-12页
   ·课题研究背景和意义第8-9页
   ·国内外研究现状及发展趋势第9-10页
   ·本文主要工作第10-12页
第二章 多机器人任务分配第12-16页
   ·任务类型第12-13页
     ·松散型任务第12页
     ·紧耦合型任务第12页
     ·松散耦合型任务第12-13页
   ·任务分配模式第13页
   ·多机器人任务分配的分类第13-14页
   ·影响分配算法的因素第14-15页
   ·本章小结第15-16页
第三章 基于蚁群算法的多机器人任务分配方法第16-23页
   ·蚁群算法(ACO)第16-18页
     ·蚁群算法的原理第16-17页
     ·蚁群算法基本步骤和流程第17-18页
   ·任务分配系统(LMRTA_ACO)的设计与实现第18-23页
     ·系统结构第18-19页
     ·高层任务分配过程第19-20页
     ·系统功能设计第20-21页
     ·系统工作流程第21-22页
     ·本章小结第22-23页
第四章 机器人联盟第23-28页
   ·机器人联盟评价标准第23-24页
   ·机器人联盟描述第24-28页
     ·机器人的能力描述第24页
     ·机器人联盟的能力描述第24-25页
     ·任务能力需求描述第25-26页
     ·联盟收益定义第26-27页
     ·本章小结第27-28页
第五章 底层机器人联盟形成算法第28-36页
   ·基于蚁群算法求解机器人联盟第28-29页
   ·基于粒子群蚁群算法求解机器人联盟第29-32页
     ·粒子群算法(PSO)的原理第29-30页
     ·粒子群算法的基本步骤和流程第30-31页
     ·粒子群蚁群算法基本原理(PSOACO)第31页
     ·粒子群蚁群算法描述第31-32页
   ·基于量子蚁群算法求解机器人联盟第32-35页
     ·量子位编码第32-33页
     ·QEA 算法描述第33-34页
     ·量子蚁群算法QACO 的基本思想第34页
     ·QACO 算法描述第34-35页
   ·本章小结第35-36页
第六章 仿真实验研究第36-41页
   ·量子蚁群算法求解机器人联盟仿真实验第36-38页
   ·任务分配系统(LMRTA_ACO)仿真实验第38-41页
结论第41-42页
参考文献第42-45页
致谢第45-46页
在学期间公开发表论文及著作情况第46页

 
 
论文编号BS613828,这篇论文共46
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