基于分布式学习的编队控制与路径规划



基于分布式学习的编队控制与路径规划

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基于分布式学习的编队控制与路径规划

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第一章绪论	第10-17页
1.1 课题背景及研究意义	第10-11页
1.2 编队方法	第11-13页
1.3 编队控制算法	第13-15页
1.4 本文主要研究内容及结构安排	第15-17页
1.4.1 本文研究动机	第15页
1.4.2 论文主要研究内容	第15-16页
1.4.3 论文结构安排	第16-17页
第二章多智能体分布式自主编队控制方法	第17-27页
2.1 多智能体系统的体系结构	第17-19页
2.1.1 单智能体体系结构	第17-19页
2.1.2 多智能体体系结构	第19页
2.2 多智能体系统编队的基本问题	第19-22页
2.2.1 编队队形的基本问题	第20页
2.2.2 编队避障与路径规划问题	第20-21页
2.2.3 编队重构问题	第21页
2.2.4 集群对抗问题	第21-22页
2.3 基于分布式学习编队的方法设计	第22-26页
2.3.1 分布式编队的队形设计	第22-24页
2.3.2 基于学习的分布式编队控制方法	第24-26页
2.4 本章小结	第26-27页
第三章基于强化学习的多智能体编队避障与路径规划	第27-47页
3.1 问题描述	第27-30页
3.1.1 领航跟随编队问题框架	第27-29页
3.1.2 基于强化学习多智能体编队的基本方法	第29-30页
3.2 领航者基于Q学习的避障及路径规划	第30-38页
3.2.1 模糊Q学习	第30-34页
3.2.2 距离离散化过程	第34-35页
3.2.3 随机动作的选择	第35-36页
3.2.4 避障建模与路径规划	第36-38页
3.3 仿真实验	第38-46页
3.3.1 二维避障学习算法实现与路径规划	第38-41页
3.3.2 三维避障学习算法实现与路径规划	第41-44页
3.3.3 编队队形变换与保持	第44-46页
3.4 本章小结	第46-47页
第四章不确定性环境的多智能体编队	第47-61页
4.1 基于Q学习的不确定环境编队问题描述	第47-51页
4.1.1 状态空间与转移模型	第47-49页
4.1.2 强化学习目标	第49-51页
4.2 不确定环境下强化学习编队算法	第51-54页
4.2.1 算法框架	第51-52页
4.2.2 算法的收敛性	第52-54页
4.3 仿真实验	第54-60页
4.3.1 训练过程	第54-55页
4.3.2 仿真结果讨论	第55-60页
4.4 本章小结	第60-61页
第五章结论与展望	第61-63页
5.1 本文工作总结	第61-62页
5.2 未来展望	第62-63页
参考文献	第63-68页
致谢	第68-69页

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