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第1章 临近海面空间多智能体协同技术1

1.1 海洋智能装备应用前景1

1.2 多智能体协同技术研究进展4

1.2.1 海洋智能装备4

1.2.2 多智能体协同任务规划8

1.2.3 多智能体通信组网优化16

1.3 临近海面空间内多智能体协同关键问题17

1.4 本书主要内容20

1.4.1 海上多智能体编队编成21

1.4.2 海上多智能体通信网络拓扑优化控制21

1.4.3 基于时间窗口机制的集中式任务规划22

1.4.4 基于任务一致性的分布式任务规划22

1.5 本书组织结构23

第2章 无人水面艇技术26

2.1 引言26

2.2 早期USV的应用26

2.3 现代USV的原型——猫头鹰系列29

2.4 现代USV技术发展32

2.4.1 军用USV技术发展32

2.4.2 民用USV技术发展46

2.5 本章小结52

第3章 海上多智能体编队编成53

3.1 引言53

3.2 编队编成问题描述53

3.2.1 编队编成基本原则54

3.2.2 编队编成问题描述55

3.3 海上多智能体编队编成模型55

3.3.1 编队任务执行效能55

3.3.2 编队编成模型58

3.4 基于DNBPSO的海上多智能体编队编成算法59

3.4.1 粒子群优化算法描述59

3.4.2 DNBPSO算法描述63

3.4.3 基于DNBPSO的海上多智能体编队编成算法描述65

3.4.4 基于DNBPSO的海上多智能体编队编成算法实现67

3.5 仿真实验与分析69

3.5.1 实验环境与条件假设69

3.5.2 仿真实验与结果分析71

3.6 本章小结73

第4章 海上多智能体通信网络拓扑优化控制74

4.1 引言74

4.2 海上无线电波传播模型75

4.2.1 海上无线电波传播环境75

4.2.2 海上无线电波传播损耗预测模型76

4.3 网络拓扑优化控制模型79

4.3.1 链路通信质量模型79

4.3.2 网络连接收益模型80

4.3.3 网络连接成本模型81

4.4 基于DPSO的海上多智能体通信网络拓扑优化控制算法82

4.4.1 基于DPSO的海上多智能体通信网络拓扑优化控制算法描述82

4.4.2 基于DPSO的海上多智能体通信网络拓扑优化控制算法实现84

4.5 基于EM-DPSO的海上多智能体通信网络拓扑优化控制算法86

4.5.1 基于EM-DPSO的海上多智能体通信网络拓扑优化控制算法描述86

4.5.2 基于EM-DPSO的海上多智能体通信网络拓扑优化控制算法实现88

4.5.3 基于EM-DPSO的海上多智能体通信网络拓扑优化控制算法复杂度分析90

4.6 仿真实验与分析92

4.6.1 实验环境与条件假设92

4.6.2 仿真实验与结果分析93

4.7 本章小结96

第5章 海上多智能体协同打击时敏目标集中式任务规划98

5.1 引言98

5.2 协同打击时敏目标问题描述99

5.3 协同打击时敏目标集中式任务规划算法100

5.3.1 集中式任务分配100

5.3.2 在线路径规划104

5.3.3 集中式任务规划算法实现107

5.4 仿真实验与分析109

5.4.1 实验环境与条件假设110

5.4.2 仿真与分析111

5.5 本章小结117

第6章 海上多智能体协同目标跟踪分布式任务规划118

6.1 引言118

6.2 协同目标跟踪问题描述120

6.2.1 通信决策120

6.2.2 动态任务分配120

6.2.3 跟踪路径规划121

6.3 通信决策机制121

6.4 协同目标跟踪分布式任务规划算法122

6.4.1 分布式动态任务分配122

6.4.2 跟踪路径在线规划125

6.4.3 分布式任务规划算法实现126

6.5 仿真实验与分析128

6.5.1 实验环境与条件假设128

6.5.2 仿真与分析129

6.6 本章小结137

附录A 图目录138

附录B 表目录141

参考文献142