更新时间：2018-12-28 13:23:18
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前言
第1章 绪论
1.1 航迹规划研究的背景和意义
1.2 无人飞行器航迹规划综述
1.2.1 无人飞行器航迹规划问题
1.2.2 常用的航迹规划方法
1.2.3 传统航迹规划算法存在的问题
1.3 本书的主要内容和安排
第2章 无人飞行器航迹规划建模
2.1 规划空间表示方法
2.2 飞行航迹的表示方法
2.3 航迹代价
2.3.1 代价函数的选取
2.3.2 权系数的确定
2.4 巡航导弹航迹规划模型
2.4.1 巡航导弹简介
2.4.2 航迹规划模型
2.4.3 航迹的表示
2.4.4 航迹的约束条件
2.4.5 航迹评价
2.5 本章小结
第3章 离线航迹规划方法
3.1 稀疏A＊搜索算法
3.1.1 航迹节点的扩展
3.1.2 算法描述
3.1.3 实验结果分析
3.2 基于飞行路线图的自适应航迹规划
3.2.1 随机路线图方法
3.2.2 基于PRM方法的飞行路线图
3.2.3 航迹再规划原理
3.2.4 威胁/任务自适应航迹规划方法
3.2.5 仿真结果与分析
3.3 基于进化计算的航迹规划方法
3.3.1 进化计算
3.3.2 基于进化计算的航迹规划方法——ERP
3.3.3 实验结果分析
3.4 本章小结
第4章 在线航迹规划方法
4.1 无人飞行器在线实时航迹规划方法
4.1.1 节点的扩展与启发式信息
4.1.2 算法描述
4.1.3 算法收敛性证明
4.1.4 算法改进
4.1.5 模拟实验结果
4.2 针对运动目标的飞行器在线航迹搜索算法
4.2.1 节点的扩展与启发式信息
4.2.2 算法描述
4.2.3 收敛性分析
4.2.4 算法改进
4.2.5 实验结果分析
4.3 基于可行优先准则的实时航迹规划方法
4.3.1 问题描述
4.3.2 引导点集
4.3.3 遗传算法获得引导点集
4.3.4 FFS算法的实现
4.3.5 改进局部航迹的三维规划
4.3.6 飞行状态保持
4.3.7 动态网格
4.3.8 目标引导点
4.3.9 实验结果与分析
4.4 本章小结
第5章 无人飞行器多航迹规划方法与协同航迹规划
5.1 多峰值函数优化与进化计算
5.2 K-均值聚类
5.3 基于进化计算的UAV多航迹规划方法
5.3.1 多种群进化算法
5.3.2 UAV多航迹规划方法
5.3.3 实验结果分析
5.4 基于时间协同的多航迹规划方法
5.4.1 协同航程
5.4.2 协同代价函数
5.4.3 协同航迹搜索
5.4.4 实验结果与分析
5.5 多飞行器协调航迹规划
5.5.1 多UAV协调航迹规划问题描述
5.5.2 协同进化计算简介
5.5.3 多UAV协调航迹规划进化算法——CCRP
5.5.4 实验结果分析
5.6 本章小结
第6章 多飞行器任务分配
6.1 UAV任务分配的数学模型
6.1.1 UAV任务分配问题描述
6.1.2 UAV任务分配中的约束条件
6.1.3 UAV任务分配的数学模型
6.2 UAV任务分配的群论基础
6.2.1 群的基本概念
6.2.2 确定性方法与交换群
6.2.3 启发式算法与对称群
6.3 基于对称群的邻域构造方法
6.3.1 邻域搜索中解的形式
6.3.2 邻域定义的基本形式
6.3.3 邻域构造方法
6.4 基于对称群的混合搜索策略
6.4.1 超启发式算法的集中性与多样性分析
6.4.2 进化计算与禁忌搜索的结合
6.4.3 群论与禁忌搜索的结合
6.5 UAV任务分配算法
6.5.1 编码方式
