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全新正版多机器人之间的弈论787560393087哈尔滨工业大学出版社
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物流
章绪论
1.1背景与意义
1.2自航综述
1.3地图创建
1.4基于多机器人协作的路径探索综述
1.5多机器人追捕问题研究综述
1.6博弈论概述
1.7本章小结
第2章基于混合地图的多机器人协作探索环境
2.1 引言
2.2单机器人概率地图创建
.实时拓扑地图的创建方法
2.4基于混合地图的多机器人协作环境探索
2.5基于市场法的多机器人协作探索实验
2.6本章小结
第3章多机器人协作SLAM
3.1引言
3.2SLAM的基础知识
3.3机器人位姿表示
3.4多机器人协作SLAM概述
3.5本章小结
第4章基于AGRMF-NN的多机器人任务分配算法
4.1引言
4.2 AGRMF特征向量
4.3AGRMF-NN结构
4.4 AGRMF-NN的学习方法A “
4.5基干AGRMF-NN的任务分配算法的具体流程
4.6实验结果及分析
4.7本章小结
第5章基于深度强化学习的多机器人协作SLAM算法
5.1 引言
5.2深度强化学习算法介绍
5.3 MAS-DN介绍·
5.4基于MAS-DN的协作子地图修正
5.5基于 MAS-DN的多机器人协作SLAM算法流程
5.6实验结果与分析
5.7本章小结
第6章多机器人追捕博弈问题中追逃约束条件研究
6.1引言
6.2两人追逃博弈问题描述
6.3多机器人追逃博弈成功追捕的约束条件
6.4满足约束条件下的“贪婪”追捕策略
6.5实验及分析
6.6本章小结
第7章基于快速推进法的多机器人分层追捕博弈算法
7.1引言
7.2基于量子化博弈的多机器人追逃问题
7.3多机器人追捕微分博弈算法
7.4基于快速推进法的分层追捕算法
7.5实验及分析
7.6本章小结
第8章复杂障碍物下的多机器人协作追捕算法研究
8.1 引言
8.2改进的基于运动图式的多机器人追捕策略
8.3基于遗传算法的模糊强化学习追捕策略
8.4本章小结
参考文献
名词索引
以智能机器人为智能体载体的多机器人系统一直被广泛应用于军事、农业、勘测、救、通等涉及关键产业及人类的日常生活中,具有十分重要的研究意义。其中,追逃问题本质上是多机器人之间有限理的多局中人的博弈问题,也是研究多机器人系统中机器人之间竞争与合作的典型平台。本书的主要内容包括引言,基于混合地图的多机器人协作探索环境,多机器人协作SLAM、基于AGRMF一NN的多机器人任务分配算法、基于深度强化学习的多机器人协作SLAM算法,多机器人追捕博弈问题中追逃约束条件研究、基于快速推进法的多机器人分层追捕算法、复杂障碍物下的多机器人协作追捕算法研究等。
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