基于信息耦合度的自组织分群控制方法研究



基于信息耦合度的自组织分群控制方法研究

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基于信息耦合度的自组织分群控制方法研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-12页
第一章绪论	第12-26页
· 引言	第12-14页
· 研究背景及意义	第14-17页
· 分群控制的研究现状	第17-21页
· 基于协调规划的智能化分群	第17-20页
· 基于局部交互的自组织分群	第20-21页
· 自组织分群控制研究中的主要问题	第21-23页
· 本论文的主要研究内容	第23-26页
第二章基础知识	第26-38页
· 引言	第26页
· 代数图论基础	第26-28页
· 矩阵相关理论基础	第28-31页
· 克罗内克积	第28-29页
· 线性矩阵不等式	第29-31页
· 状态观测器理论基础	第31-33页
· 状态观测器系统构成	第31-32页
· 状态观测器系统特性	第32-33页
· LaSalle不变集定理	第33-35页
· 时延系统理论基础	第35-37页
· Lyapunov-Razumikhin定理	第35-36页
· Lyapunov-Krasovskii定理	第36-37页
· 本章小结	第37-38页
第三章群集系统的分群运动机理与建模	第38-54页
· 引言	第38-39页
· 分群运动中的信息传播机制	第39-43页
· 群集内的信息传播模式	第39-42页
· 自组织分群运动中的信息传播	第42-43页
· 群集系统自组织分群行为机理	第43-47页
· 个体间的选择性交互作用	第43-44页
· 信息在群内的层级式传播	第44-45页
· 群集系统的分群运动机理	第45-47页
· 基于信息耦合度的分群控制模型构建	第47-50页
· 信息耦合度	第47-48页
· 自组织分群控制框架建模	第48-50页
· 分群行为指标参数	第50-52页
· 分群性能参数	第50-51页
· 分群状态参数	第51-52页
· 本章小结	第52-54页
第四章基于信息耦合度的群集系统分群控制方法	第54-74页
· 引言	第54-55页
· 分群控制问题描述	第55-56页
· 群集系统的分群控制策略	第56-58页
· 信息耦合度建模	第56-57页
· 基于"max-ICD"的分群策略	第57-58页
· 基于信息耦合度的自组织分群控制算法	第58-68页
· 分群控制算法设计	第59-61页
· 分群算法稳定性分析	第61-63页
· 仿真实验与结果分析	第63-68页
· 参数对分群行为的影响讨论	第68-73页
· 环境噪声对分群行为的影响	第68-69页
· 感知半径对分群行为的影响	第69-71页
· 分群阈值对分群行为的影响	第71-73页
· 本章小结	第73-74页
第五章无速度测量下群集系统分群控制方法	第74-92页
· 引言	第74-75页
· 无速度测量下的分群控制问题描述	第75-76页
· 无速度测量下的分群控制策略	第76-78页
· 无速度测量下的信息耦合度建模	第76-77页
· 基于分布式观测器的速度估计	第77-78页
· 无速度测量下群集系统分群控制算法	第78-86页
· 分群控制算法设计	第78-80页
· 分群算法稳定性分析	第80-83页
· 仿真实验与结果分析	第83-86页
· 速度信息缺失对分群行为的影响	第86-89页
· 采样周期对分群行为的影响	第89-90页
· 本章小结	第90-92页
第六章具有时延的群集系统分群控制方法	第92-116页
· 引言	第92-93页
· 时延下的分群控制问题描述	第93-94页
· 分群控制算法的时延局限性研究	第94-100页
· 引入时延后分群控制算法的性能	第94-99页
· 分群控制算法的时延局限性讨论	第99-100页
· 面向时延的群集系统分群控制方法研究	第100-112页
· 定常时延下的分群控制算法	第102-106页
· 时变时延下的分群控制算法	第106-112页
· 时延对分群行为的影响	第112-114页
· 定常时延对分群行为的影响	第112-113页
· 时变时延对分群行为的影响	第113-114页
· 本章小结	第114-116页
第七章群集机器人分群控制实验	第116-134页
· 引言	第116页
· E-puck机器人简介	第116-121页
· E-puck硬件系统	第117-119页
· E-puck软件开发平台	第119-121页
· E-puck机器人建模	第121-124页
· E-puck机器人运动学建模	第121-123页
· E-puck机器人量测系统建模	第123-124页
· E-puck群集机器人分群控制算法实现	第124-128页
· E-puck群集机器人分群控制策略	第124-126页
· E-puck群集机器人分群应用算法	第126-128页
· E-puck群集机器人分群实验验证	第128-132页
· 实验场景及参数设置	第128-129页
· 分群实验结果及分析	第129-132页
· 本章小结	第132-134页
第八章总结与展望	第134-140页
· 全文总结	第134-135页
· 研究展望	第135-140页
附录	第140-144页
参考文献	第144-160页
博士期间完成的学术论文和参与的科研项目	第160-162页
致谢	第162-164页

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