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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 |
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论文目录 |
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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 |
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