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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

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