基于遗传算法的C烟厂AGV路径规划研究
摘要 | 第5-7页 |
Abstract | 第7-8页 |
第一章 绪论 | 第12-20页 |
1.1 选题背景 | 第12-13页 |
1.2 国内外研究现状 | 第13-17页 |
1.2.1 AGV技术的发展现状 | 第13-14页 |
1.2.2 AGV路径规划的研究 | 第14页 |
1.2.3 AGV路径规划算法研究 | 第14-17页 |
1.3 研究内容及技术路线 | 第17-20页 |
第二章 相关理论综述 | 第20-30页 |
2.1 AGV系统概述 | 第20-24页 |
2.1.1 AGV的组成 | 第20-21页 |
2.1.2 AGV的分类 | 第21-22页 |
2.1.3 导航方式及特点 | 第22-23页 |
2.1.4 AGV系统的组成 | 第23-24页 |
2.2 AGV路径规划 | 第24-25页 |
2.2.1 路径规划概述 | 第24-25页 |
2.2.2 AGV路径规划的原则 | 第25页 |
2.3 遗传算法理论概述 | 第25-29页 |
2.3.1 遗传算法概述 | 第25-26页 |
2.3.2 遗传算法的发展 | 第26-27页 |
2.3.3 基本遗传算法介绍 | 第27-29页 |
2.4 本章小结 | 第29-30页 |
第三章 基于遗传算法的单AGV路径规划研究 | 第30-52页 |
3.1 AGV路径规划模型的建立 | 第30-38页 |
3.1.1 建立环境模型 | 第30-37页 |
3.1.2 数学模型 | 第37-38页 |
3.2 遗传算法设计 | 第38-43页 |
3.2.1 染色体编码 | 第38-39页 |
3.2.2 初始种群产生 | 第39页 |
3.2.3 适应度函数 | 第39-40页 |
3.2.4 遗传操作 | 第40-43页 |
3.2.5 算法终止条件 | 第43页 |
3.3 仿真分析 | 第43-50页 |
3.3.1 MATLAB介绍 | 第43-44页 |
3.3.2 参数设置 | 第44-49页 |
3.3.3 仿真结果 | 第49-50页 |
3.4 本章小结 | 第50-52页 |
第四章 多AGV路径规划研究 | 第52-66页 |
4.1 多AGV协调系统 | 第52-53页 |
4.2 基于优先级的交通规则法 | 第53-56页 |
4.2.1 优先级的制定 | 第53-55页 |
4.2.2 交通规则 | 第55页 |
4.2.3 节点的要求 | 第55-56页 |
4.3 冲突类型及解决策略 | 第56-63页 |
4.3.1 冲突类型 | 第56-58页 |
4.3.2 冲突检测 | 第58-61页 |
4.3.3 解决策略 | 第61-63页 |
4.4 AGV路径调整 | 第63-65页 |
4.4.1 AGV起止点及链接矩阵的设置 | 第63-64页 |
4.4.2 路径被占用时的规划调整 | 第64-65页 |
4.5 本章小结 | 第65-66页 |
第五章 C烟厂AGV路径规划的实现 | 第66-94页 |
5.1 C烟厂辅料库基本介绍 | 第66-69页 |
5.1.1 辅料库系统分区及平面布局 | 第66-67页 |
5.1.2 辅料库系统主要流程 | 第67-69页 |
5.2 AGV输送系统 | 第69-71页 |
5.2.1 AGV输送系统的任务 | 第69-70页 |
5.2.2 AGV输送系统的特性及优势 | 第70-71页 |
5.3 系统数据分析 | 第71-79页 |
5.3.1 基本情况介绍 | 第71-73页 |
5.3.2 辅料搭配设计 | 第73-77页 |
5.3.3 各机组站台设置 | 第77-79页 |
5.4 系统AGV需求分析 | 第79-84页 |
5.4.1 出库量计算 | 第79-82页 |
5.4.2 AGV小车需求数量 | 第82-84页 |
5.5 多AGV路径规划 | 第84-93页 |
5.5.1 AGV运行环境模型 | 第84-86页 |
5.5.2 各机组站台路径设置 | 第86-88页 |
5.5.3 路径选择 | 第88-90页 |
5.5.4 冲突检测及解决方法 | 第90-93页 |
5.6 本章小结 | 第93-94页 |
第六章 结论及展望 | 第94-96页 |
6.1 结论 | 第94页 |
6.2 展望 | 第94-96页 |
致谢 | 第96-98页 |
参考文献 | 第98-102页 |
附录A | 第102-112页 |