| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题研究的背景 | 第10-11页 |
| 1.2 课题研究的目的及意义 | 第11-13页 |
| 1.3 立体车库的研究现状及发展趋势 | 第13-15页 |
| 1.4 课题主要研究内容和研究方法 | 第15-16页 |
| 1.5 本文的组织结构 | 第16-17页 |
| 1.6 本章小结 | 第17-18页 |
| 第二章 立体车库控制系统设计开发的关键技术 | 第18-22页 |
| 2.1 立体车库控制系统需求分析 | 第18-19页 |
| 2.1.1 系统需求分析 | 第18页 |
| 2.1.2 立体车库控制子系统 | 第18-19页 |
| 2.2 开发环境及相关技术 | 第19-21页 |
| 2.2.1 Microsoft Visual C++技术 | 第19-20页 |
| 2.2.2 SQL Server及ODBC技术 | 第20页 |
| 2.2.3 PLC简介 | 第20-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 自动化立体车库存取车控制系统 | 第22-40页 |
| 3.1 自动化立体车库组成 | 第22-26页 |
| 3.1.1 立体车库管理系统 | 第23-25页 |
| 3.1.2 立体车库控制系统 | 第25-26页 |
| 3.2 立体车库控制系统设计 | 第26-38页 |
| 3.2.1 监控系统设计 | 第26-35页 |
| 3.2.2 执行系统设计 | 第35-38页 |
| 3.3 本章小结 | 第38-40页 |
| 第四章 遗传算法优化方法 | 第40-50页 |
| 4.1 遗传算法的相关术语 | 第40-41页 |
| 4.2 遗传算法的特点 | 第41页 |
| 4.3 遗传算法的运行步骤和流程 | 第41-42页 |
| 4.4 遗传算法的操作 | 第42-47页 |
| 4.4.1 适应度函数 | 第42-44页 |
| 4.4.2 选择算子 | 第44-46页 |
| 4.4.3 交叉算子 | 第46页 |
| 4.4.4 变异算子 | 第46-47页 |
| 4.5 遗传算法与其它算法的比较 | 第47-48页 |
| 4.6 本章小结 | 第48-50页 |
| 第五章 改进遗传算法的立体车库存取路径研究 | 第50-58页 |
| 5.1 蚁群算法 | 第50-51页 |
| 5.2 基于蚁群-遗传算法的路径优化 | 第51-52页 |
| 5.3 仿真研究 | 第52-56页 |
| 5.4 本章小结 | 第56-58页 |
| 第六章 结论 | 第58-60页 |
| 6.1 结论 | 第58页 |
| 6.2 展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |
| 作者简介 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64页 |