目錄
叢書序
前言
第1章 集群行為及其概述 001
1.1 集群的行為 001
1.1.1 覓食行為 002
1.1.2 群體智能 002
1.1.3 種群的交流機制 003
1.1.4 分工協(xié)作與分布式合作 005
1.1.5 基于生物群體的統(tǒng)一優(yōu)化框架 006
1.2 集群的概念和內涵 007
1.2.1 集群智能的概念 007
1.2.2 集群智能仿真模型 008
1.3 群智涌現(xiàn)的一致性問題 011
1.3.1 集群行為與一致性 011
1.3.2 一致性的典型應用 012
1.4 無人系統(tǒng)集群研究與應用現(xiàn)狀 013
1.4.1 國內外研究現(xiàn)狀 013
1.4.2 典型蜂群項目簡介 015
1.5 本章小結 022
1.6 課后練習 023
參考文獻 023
第2章 無人系統(tǒng)集群智能的關鍵技術 026
2.1 集群的自主控制技術 026
2.1.1 自主控制系統(tǒng)等級劃分 026
2.1.2 基于認知行為的自主控制系統(tǒng) 028
2.1.3 基于人工智能的智能控制系統(tǒng) 029
2.1.4 發(fā)展趨勢 030
2.2 集群協(xié)同作戰(zhàn)系統(tǒng)結構和典型樣式 031
2.2.1 協(xié)同作戰(zhàn)體系結構 031
2.2.2 協(xié)同作戰(zhàn)的典型樣式 039
2.3 集群智能的關鍵技術 043
2.3.1 集群分布式的態(tài)勢感知與認知技術 043
2.3.2 強對抗環(huán)境下的集群智能決策技術 047
2.3.3 集群協(xié)同規(guī)劃技術 050
2.3.4 集群自主控制技術 054
2.3.5 仿真驗證技術 059
2.4 本章小結 061
2.5 課后練習 061
參考文獻 061
第3章 多智能體系統(tǒng)及集群系統(tǒng)的體系架構 062
3.1 智能體與多智能體概念 062
3.1.1 智能體與多智能體的定義 062
3.1.2 多智能體的協(xié)調機制 066
3.1.3 多智能體的協(xié)調控制問題 070
3.1.4 多智能體系統(tǒng)的應用 072
3.2 集群系統(tǒng)的體系架構 073
3.2.1 系統(tǒng)架構的內涵 073
3.2.2 典型的體系架構 073
3.3 集群動力學模型 077
3.3.1 數(shù)學方程建模方法 077
3.3.2 集群模擬平臺 079
3.4 本章小結 082
3.5 課后練習 083
參考文獻 083
第4章 多智能體一致性理論與方法 086
4.1 基礎知識 086
4.1.1 符號說明 087
4.1.2 矩陣論基礎 087
4.1.3 代數(shù)圖論基礎 087
4.1.4 非線性時不變系統(tǒng)基礎 088
4.2 一階模型的一致性理論 089
4.2.1 基本算法 089
4.2.2 時不變通信拓撲下的一致性分析 090
4.2.3 時變通信拓撲下的一致性分析 091
4.2.4 仿真分析 091
4.3 二階模型的一致性理論 093
4.3.1 基本算法 093
4.3.2 一致性分析 094
4.3.3 仿真分析 095
4.4 異構模型的一致性理論 097
4.4.1 基本算法 097
4.4.2 一致性分析 097
4.4.3 仿真分析 099
4.5 通用模型的一致性理論 099
4.5.1 基本算法 099
4.5.2 一致性分析 100
4.5.3 仿真分析 102
4.6 基于事件觸發(fā)的一致性理論 103
4.6.1 基本算法 104
4.6.2 事件觸發(fā)方案設計 105
4.6.3 一致性分析 107
4.6.4 可行性驗證 108
4.6.5 仿真分析 109
4.7 本章小結 111
4.8 課后練習 111
參考文獻 113
第5章 無人機集群任務分配技術 114
5.1 集群任務分配場景描述 114
5.1.1 典型任務場景 114
5.1.2 任務特性分析 116
5.2 集群任務分配數(shù)學模型 118
5.2.1 集群任務分配模型 118
5.2.2 動態(tài)任務分配模型 122
5.3 集中式任務分配算法 126
5.3.1 集中式任務分配算法概述 126
5.3.2 基于蟻群的動態(tài)任務分配算法 128
5.4 分布式任務分配算法 138
5.4.1 分布式任務分配算法概述 138
5.4.2 基于合同網(wǎng)的分配算法 140
5.5 本章小結 148
5.6 課后練習 148
參考文獻 149
第6章 無人機集群航跡規(guī)劃技術 150
6.1 典型航跡規(guī)劃場景 150
6.1.1 區(qū)域封鎖任務 151
6.1.2 協(xié)同打擊任務 151
6.1.3 異構協(xié)同任務 152
6.2 航跡規(guī)劃系統(tǒng)的組成 154
6.2.1 航跡規(guī)劃系統(tǒng)框架 154
6.2.2 航跡規(guī)劃構成要素 156
6.2.3 航跡規(guī)劃實現(xiàn)流程 158
6.3 航跡規(guī)劃系統(tǒng)的數(shù)學模型 161
6.3.1 多約束的航跡規(guī)劃模型 161
6.3.2 典型任務的航跡規(guī)劃模型 166
6.4 航跡規(guī)劃的算法簡介 173
6.4.1 航跡規(guī)劃方法概述 173
6.4.2 A�乘惴� 175
6.4.3 Dubins算法 177
6.4.4 RRT算法 179
6.4.5 動態(tài)航跡規(guī)劃求解 180
6.5 航跡軌跡的平滑與檢測 181
6.5.1 航跡平滑 181
6.5.2 航跡檢測 184
6.6 本章小結 186
6.7 課后練習 186
參考文獻 187
第7章 集群編隊控制技術 189
7.1 巡飛彈集群編隊控制問題描述與模型 189
7.1.1 編隊控制問題描述 189
7.1.2 編隊控制數(shù)學模型 191
7.2 基于事件驅動的分布式編隊控制技術 195
7.2.1 基于事件驅動的一致性理論 195
7.2.2 基于事件驅動的彈群一致性編隊控制 196
7.3 彈群編隊突防技術 199
7.3.1 編隊突防方案 199
7.3.2 編隊突防模型 201
7.3.3 離線突防全局規(guī)劃 202
7.3.4 在線突防局部避障 206
7.4 彈群編隊作隊形優(yōu)化設計技術 213
7.4.1 模型描述 213
7.4.2 隊形設計性能指標模型 216
7.4.3 求解策略 217
7.5 本章小結 220
7.6 課后練習 220
參考文獻 222
第8章 群智能優(yōu)化算法簡介 223
8.1 鴿群算法及其原理 223
8.1.1 算法模型與原理 223
8.1.2 應用與展望 225
8.2 狼群算法及其原理 226
8.2.1 算法模型與原理 226
8.2.2 應用與展望 229
8.3 蜂群算法及其原理 230
8.3.1 算法模型與原理 230
8.3.2 應用與展望 233
8.4 魚群算法及其原理 234
8.4.1 算法模型與原理 234
8.4.2 應用與展望 236
8.5 菌群算法及其原理 237
8.5.1 算法模型與原理 237
8.5.2 應用與展望 239
8.6 本章小結 239
8.7 課后練習 240
參考文獻 240