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序
前言
协同基础篇
 第1章 智能体概述
  1.1 智能体的范畴
  1.2 多无人机控制模型
   1.2.1 Reynolds模型
   1.2.2 Vicsek模型
   1.2.3 Couzin模型
  1.3 多无人机运动模型
   1.3.1 常用坐标系
   1.3.2 单无人机运动模型
   1.3.3 无人机间相对运动模型
 第2章 多无人机系统和目标运动建模
  2.1 无人机系统模型
  2.2 多无人机系统一致性理论
  2.3 目标运动模型
  2.4 目标捕获模型
  2.5 本章小结
 第3章 水下复杂任务环境建模
  3.1 AUV六自由度运动模型
  3.2 水下环境模型搭建
   3.2.1 Lamb涡流
   3.2.2 区域海洋模型系统洋流数据集
   3.2.3 障碍物模型
  3.3 水下任务分配算法
   3.3.1 水下任务分配算法描述
   3.3.2 水下任务分配模型
  3.4 本章小结
集群控制篇
 第4章 角度控制集群
  4.1 轻量级植绒运动模型
  4.2 基于角度控制的移动算法
   4.2.1 护航无人机移动策略
   4.2.2 轻量级植绒模型求解
   4.2.3 ACHF算法
  4.3 ACHF算法实验分析
   4.3.1 算法参数设置
   4.3.2 ACHF算法效果分析
   4.3.3 ACHF算法防碰分析
   4.3.4 ACHF算法护航无人机状态分析
   4.3.5 ACHF实验数据分析
  4.4 本章小结
 第5章 圆环控制集群
  5.1 三层区域的植绒算法模型
  5.2 基于圆环控制的移动算法
   5.2.1 算法介绍
   5.2.2 VRCHF算法
  5.3 无人机群体分离和群体聚合策略
   5.3.1 无人机群体分离策略
   5.3.2 无人机群体聚合策略
  5.4 VRCHF算法实验分析
   5.4.1 VRCHF算法中的实验参数配置
   5.4.2 VRCHF算法效果
   5.4.3 VRCHF算法数据分析
   5.4.4 无人机集群分离聚合结果分析
   5.4.5 异构无人机植绒集群的必要性
  5.5 本章小结
 第6章 G-MADDPG集群控制
  6.1 编队集群设计
   6.1.1 子编队
   6.1.2 异构编队集群
  6.2 基于G-MADDPG的异构编队集群控制算法
  6.3 G-MADDPG实现
   6.3.1 状态空间和动作空间
   6.3.2 奖励函数设计
  6.4 实验结果与分析
   6.4.1 子编队实现与分析
   6.4.2 集群实现与分析
   6.4.3 G-MADDPG与MADDPG和DDPG的比较
  6.5 本章小结
 第7章 A-MADDPG集群控制
  7.1 编队集群设计
   7.1.1 子编队
   7.1.2 异构编队集群
  7.2 基于A-MADDPG的子编队聚集控制算法
   7.2.1 A-MADDPG算法描述
   7.2.2 状态空间和动作空间
   7.2.3 奖励函数设计
  7.3 多子编队聚集
  7.4 实验结果与分析
   7.4.1 子编队实现与分析
   7.4.2 集群实现与分析
  7.5 本章小结
 第8章 风流对集群控制的影响
  8.1 风流数据
   8.1.1 单一方向的风流数据
   8.1.2 多方向时序风流数据
  8.2 风流对无人机飞行的轨迹影响
   8.2.1 风流对无人机飞行轨迹影响
   8.2.2 基于无人机位置纠偏的风流纠偏方法
  8.3 风流环境下纠偏轨迹的异构无人机植绒算法
  8.4 实验分析
   8.4.1 单一方向风流环境下异构无人机植绒算法实验分析
   8.4.2 多方向时序风流环境下异构无人机植绒算法实验分析
  8.5 本章小结
通信优化篇
 第9章 群聚避障通信优化
  9.1 相关技术
   9.1.1 多无人机系统模型
   9.1.2 多无人机协同控制算法
   9.1.3 多无人机运动模型的构建
  9.2 基于飞行控制因子的群聚算法
   9.2.1 无人机飞行速度优化方法
   9.2.2 实验分析
  9.3 群聚避障算法
   9.3.1 常见避障算法介绍
   9.3.2 无人机飞行位置优化方法
   9.3.3 实验分析
  9.4 本章小结
 第10章 改进人工鱼群通信优化
  10.1 问题描述
  10.2 多无人机系统模型
   10.2.1 无人机拓扑结构模型
   10.2.2 无线通信模型
   10.2.3 无人机动力学模型
  10.3 改进人工鱼群算法
   10.3.1 多无人机通信范围
   10.3.2 自适应步长和视野
   10.3.3 虚拟洋流概念
   10.3.4 改进人工鱼群算法
  10.4 仿真实验
   10.4.1 仿真工具MATLAB简介
   10.4.2 仿真场景与结果分析
  10.5 本章小结
 第11章 改进OLSR协议的通信优化
  11.1 网络模型
  11.2 MPR选择优先度以及搜索流程
   11.2.1 MPR选择优先度
   11.2.2 MPR搜索流程
  11.3 仿真实验与分析
   11.3.1 仿真工具NS2简介
   11.3.2 仿真场景
   11.3.3 仿真结果分析
  11.4 多无人机安全通信策略
  11.5 本章小结
 第12章 减小不安全区域通信优化
  12.1 多无人机的通信拓扑结构
  12.2 减小不安全区域的安全通信策略
   12.2.1 概念定义
   12.2.2 层式虚拟通信圆环策略
  12.3 实验分析
   12.3.1 实验效果分析
   12.3.2 性能分析
  12.4 本章小结
任务协同篇
 第13章 多目标点搜索及路径优化
  13.1 基于ACSQL的无人机目标点搜索与路径优化算法
   13.1.1 状态空间和动作空间的设计
   13.1.2 奖励函数的设计
   13.1.3 初始化Q表
   13.1.4 ACSQL算法的实现
  13.2 子区域搜索算法
  13.3 实验验证及效果分析
   13.3.1 仿真环境的设计
   13.3.2 算法分析
   13.3.3 与传统动作空间的对比分析
   13.3.4 与其他算法对比分析
  13.4 仿真环境验证
  13.5 本章小结
 第14章 协同搜索及任务分配
  14.1 多无人机协同任务分配模型
  14.2 基于ISOM的多无人机协同任务分配算法
  14.3 注意力机制解决突发情况
  14.4 实验验证及效果分析
   14.4.1 实验条件的设计
   14.4.2 ISOM算法的测试与验证
   14.4.3 ISOM算法在复杂多任务场景下与其他算法的对比
   14.4.4 ISOM算法在大任务量环境下与其他算法的对比
   14.4.5 突发情况处理验证
  14.5 仿真环境验证
  14.6 本章小结
 第15章 R-RLPSO实时多营救任务分配
  15.1 R-RLPSO算法描述
   15.1.1 营救区与吸引营救区
   15.1.2 R-RLPSO算法可行性分析
   15.1.3 营救回报值c_reward
  15.2 实验结果与分析
   15.2.1 R-RLPSO算法实现营救任务分配结果
   15.2.2 c_reward实验结果与分析
   15.2.3 验证多营救任务完成
   15.2.4 R-RLPSO、ISOM、IACO算法对比分析
  15.3 本章小结
 第16章 DENPSO能量优化路径规划
  16.1 DENPSO算法描述
   16.1.1 非线性惯性权重与非线性学习因子
   16.1.2 距离进化因子
   16.1.3 能量评估
  16.2 仿真实验对比分析
   16.2.1 DENPSO算法在三维涡流场中的能量优化
   16.2.2 DENPSO算法在区域海洋系统中的能量优化
   16.2.3 DENPSO算法在多AUV实时营救任务中的能量优化
  16.3 本章小结
目标追踪篇
 第17章 切换式协同目标追踪
  17.1 切换式追踪策略描述
   17.1.1 卡尔曼一致性滤波算法
   17.1.2 多无人机协同控制方程
   17.1.3 追踪策略流程
  17.2 理论分析
  17.3 实验结果与分析
   17.3.1 既定轨迹仿真及对比
   17.3.2 逃逸仿真及对比
   17.3.3 性能分析
  17.4 本章小结
 第18章 局部信息交互多目标追踪
  18.1 算法描述
   18.1.1 传统协同控制算法
   18.1.2 虚拟领导者选取
   18.1.3 多无人机协同控制算法
   18.1.4 算法流程
  18.2 实验结果与分析
   18.2.1 分群追踪效果
   18.2.2 不同算法对比验证
  18.3 本章小结
参考文献
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