在海洋環(huán)境下,UUV協(xié)同任務(wù)規(guī)劃是一個智能系統(tǒng)在多約束條件下的規(guī)劃問題,本文主要研究在UUV協(xié)同系統(tǒng)下解決多目標(biāo)優(yōu)化問題,合理的將任務(wù)分配給相應(yīng)的UUV。在相應(yīng)任務(wù)下達分配之后,UUV怎樣在海洋環(huán)境下執(zhí)行任務(wù),本文深入開展了在多任務(wù)目標(biāo)、通信時延、障礙物條件下對UUV協(xié)同任務(wù)預(yù)分配、任務(wù)重分配、UUV協(xié)同航路規(guī)劃等方面研究。UUV協(xié)同任務(wù)規(guī)劃的具體研究內(nèi)容如下:首先,針對海洋環(huán)境下UUV協(xié)同任務(wù)規(guī)劃的重點問題進行分析討論,介紹了任務(wù)分配的優(yōu)化理論基礎(chǔ)和任務(wù)分配模型;并構(gòu)建了分布式體系結(jié)構(gòu)、環(huán)境柵格模型、前置聲吶模型;此外分析了UUV協(xié)同的通信環(huán)境,為后續(xù)的研究提供了基礎(chǔ)。其次,針對面向多任務(wù)目標(biāo)優(yōu)化的UUV協(xié)同系統(tǒng)任務(wù)規(guī)劃問題,提出了一種基于市場機制的改進合同網(wǎng)優(yōu)化算法。針對多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)設(shè)計的多蟻群算法與合同網(wǎng)優(yōu)化算法相結(jié)合,結(jié)合本文設(shè)定的邊界條件,研究了基于改進合同網(wǎng)優(yōu)化算法的使命任務(wù)分配方法。最后,以傳統(tǒng)的合同網(wǎng)算法和改進的合同網(wǎng)算法進行對比和以其中一臺UUV發(fā)生故障為例進行仿真驗證。仿真結(jié)果表明,該改進算法能夠有效提高UUV協(xié)同系統(tǒng)的整體效能,使每個UUV均衡的承擔(dān)具體任務(wù)。再... 

【文章來源】：哈爾濱工程大學(xué)黑龍江省211工程院校

【文章頁數(shù)】：81 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 課題研究的背景和意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國外UUV研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國內(nèi)UUV研究現(xiàn)狀
    1.3 協(xié)同UUV系統(tǒng)任務(wù)規(guī)劃技術(shù)研究現(xiàn)狀
        1.3.1 任務(wù)分配技術(shù)研究現(xiàn)狀
        1.3.2 目標(biāo)搜索技術(shù)研究現(xiàn)狀
        1.3.3 UUV避障技術(shù)研究現(xiàn)狀
    1.4 本文主要研究的內(nèi)容組織結(jié)構(gòu)
第2章 UUV協(xié)同任務(wù)規(guī)劃問題分析與建模
    2.1 引言
    2.2 UUV協(xié)同任務(wù)規(guī)劃問題描述
    2.3 UUV協(xié)同任務(wù)分配要素模型
        2.3.1 UUV協(xié)同體系結(jié)構(gòu)
        2.3.2 UUV協(xié)同任務(wù)分配模型
        2.3.3 UUV協(xié)同任務(wù)分配環(huán)境模型
        2.3.4 UUV協(xié)同前置聲吶探測模型
    2.4 UUV協(xié)同通信環(huán)境分析
    2.5 本章小結(jié)
第3章 多任務(wù)目標(biāo)條件下UUV協(xié)同任務(wù)規(guī)劃方法
    3.1 引言
    3.2 傳統(tǒng)的合同網(wǎng)優(yōu)化算法和蟻群算法
        3.2.1 傳統(tǒng)的合同網(wǎng)算法
        3.2.2 基本的蟻群算法
    3.3 多任務(wù)目標(biāo)優(yōu)化問題基本概念
    3.4 基于改進的合同網(wǎng)優(yōu)化算法設(shè)計
        3.4.1 應(yīng)用合同網(wǎng)算法分配任務(wù)
        3.4.2 多蟻群算法尋求任務(wù)分配的最優(yōu)解
        3.4.3 UUV協(xié)同任務(wù)分配流程
    3.5算法仿真實驗
        3.5.1 協(xié)同UUV根據(jù)改進合同網(wǎng)優(yōu)化算法進行任務(wù)規(guī)劃
        3.5.2 協(xié)同UUV中其中一臺發(fā)生故障后的任務(wù)規(guī)劃
    3.6 本章小結(jié)
第4章 通信時延條件下UUV協(xié)同任務(wù)規(guī)劃方法
    4.1 引言
    4.2 問題描述
    4.3 相同時變時延條件下的UUV協(xié)同任務(wù)分配方法
        4.3.1 證明系統(tǒng)狀態(tài)穩(wěn)定收斂
        4.3.2 位置與速度雙重冗余通信信息傳輸方式下任務(wù)分配仿真驗證
        4.3.3 狀態(tài)缺失條件下協(xié)同UUV任務(wù)分配仿真驗證
    4.4 不同時變時延條件下的UUV協(xié)同任務(wù)分配方法
        4.4.1 證明系統(tǒng)狀態(tài)穩(wěn)定收斂
        4.4.2 不同時延條件下任務(wù)分配仿真驗證
        4.4.3 海流擾動條件下任務(wù)分配仿真驗證
    4.5 本章小結(jié)
第5章 障礙物條件下UUV協(xié)同任務(wù)規(guī)劃方法
    5.1 引言
    5.2 環(huán)境模型
    5.3 人工勢場法
        5.3.1 人工勢場法的模型建立
        5.3.2 改進的人工勢場法算法設(shè)計
    5.4 基于障礙物環(huán)境下的UUV協(xié)同任務(wù)分配仿真驗證
        5.4.1 單障礙物環(huán)境下UUV協(xié)同任務(wù)分配仿真驗證
        5.4.2 多障礙物環(huán)境下UUV協(xié)同任務(wù)分配仿真驗證
    5.5 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文和取得的科研成果
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于人工勢場法的移動機器人動態(tài)路徑規(guī)劃[J]. 張希聞,肖本賢.  山東農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2018(06)
[2]螢火蟲算法結(jié)合人工勢場法的機器人路徑規(guī)劃[J]. 李麗娜,郭永強,張曉東,盧媛,徐攀峰.  計算機工程與應(yīng)用. 2018(20)
[3]船舶碰撞危險度的避碰決策模型[J]. 施建祥,張笑嫣.  珠江水運. 2018(18)
[4]基于激光雷達的機器人改進人工勢場路徑規(guī)劃研究[J]. 薛鋒,金世俊.  測控技術(shù). 2018(09)
[5]自主移動機器人路徑規(guī)劃方法研究綜述[J]. 皇甫淑云,唐守鋒,童紫原,宋彬,童敏明.  軟件導(dǎo)刊. 2018(10)
[6]基于改進勢場柵格法的全局路徑規(guī)劃與平滑[J]. 陳呈,王直.  信息通信. 2018(06)
[7]改進人工勢場法的移動機器人路徑規(guī)劃[J]. 張鵬彬,曾鈺培.  機器人技術(shù)與應(yīng)用. 2018(03)
[8]基于人工智能算法的仿生機器人行動的設(shè)計[J]. 戴樂宇.  電子技術(shù)與軟件工程. 2018(09)
[9]基于柵格法的室內(nèi)指示路徑規(guī)劃算法[J]. 程向紅,祁藝.  中國慣性技術(shù)學(xué)報. 2018(02)
[10]基于最短避碰距離和碰撞危險度的避碰決策支持[J]. 劉冬冬,史國友,李偉峰,陳作桓,江健.  上海海事大學(xué)學(xué)報. 2018(01)

博士論文
[1]基于李雅普諾夫函數(shù)的時滯切換系統(tǒng)觀測器設(shè)計[D]. 趙永馳.西南交通大學(xué) 2018
[2]水下潛航器編隊海洋勘測的協(xié)調(diào)控制方法研究[D]. 劉一博.哈爾濱工程大學(xué) 2017
[3]未知區(qū)域中目標(biāo)搜索的online算法研究[D]. 魏琦.大連海事大學(xué) 2016
[4]多自主移動機器人協(xié)作的關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 昝杰.長安大學(xué) 2014
[5]多Agent協(xié)商研究[D]. 姜麗.吉林大學(xué) 2007

碩士論文
[1]基于人工勢場法的雙目視覺動態(tài)避障研究[D]. 陳珊.河北大學(xué) 2018
[2]基于人工勢場法的無人機編隊關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 張帥.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2018
[3]未知環(huán)境下多AUV目標(biāo)搜索與定位研究[D]. 張秉健.哈爾濱工程大學(xué) 2018
[4]基于優(yōu)化理論的多AUV協(xié)同任務(wù)規(guī)劃方法研究[D]. 張昆玉.哈爾濱工程大學(xué) 2018
[5]基于數(shù)據(jù)挖掘的船舶碰撞危險度研究[D]. 梁浩.大連海事大學(xué) 2017
[6]面向群目標(biāo)搜索的無人機航跡規(guī)劃與跟蹤控制研究[D]. 薛楷嘉.南京航空航天大學(xué) 2016
[7]通信受限下多艇協(xié)同導(dǎo)航數(shù)據(jù)融合技術(shù)研究[D]. 郭妍.哈爾濱工程大學(xué) 2015
[8]近岸淺海環(huán)境下UUV的動目標(biāo)跟蹤方法研究[D]. 陳燁.哈爾濱工程大學(xué) 2016
[9]無人水下航行器群體協(xié)同任務(wù)規(guī)劃方法研究[D]. 楊海智.哈爾濱工程大學(xué) 2015
[10]面向多目標(biāo)優(yōu)化的多AUVs群體協(xié)同任務(wù)分配[D]. 呂洪莉.哈爾濱工程大學(xué) 2012



本文編號：3632191