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基于改进两阶段控制策略的AGV路径优化调度研究

摘要第1-5页
Abstract第5-12页
第一章 绪论第12-18页
   ·现代物流系统概述第12-13页
     ·物流系统概述第12页
     ·柔性制造中的生产物流系统第12-13页
   ·AGV 概述第13-16页
     ·AGV 发展概况第13-14页
     ·AGV 的特点第14-15页
     ·AGV 的应用第15-16页
   ·本文研究的意义和内容第16-18页
第二章 AGV 路径规划问题描述及系统设计第18-27页
   ·引言第18页
   ·多AGV 系统路径规划描述第18-19页
     ·问题描述第18页
     ·优化调度目标第18-19页
   ·多AGV 系统总体结构第19-22页
     ·硬件部分第19-20页
     ·软件部分第20-22页
   ·物流路线布局第22-23页
   ·电子地图第23-26页
     ·电子地图数据结构选择第23-24页
     ·电子地图数据结构设计第24-25页
     ·电子地图的建立第25页
     ·访问数据库的方式第25-26页
   ·小结第26-27页
第三章 改进的AGV 系统两阶段控制策略第27-35页
   ·引言第27页
   ·多AGV 协调系统的体系结构研究第27-29页
     ·控制结构第27-28页
     ·通讯结构第28-29页
   ·改进的多AGV 系统两阶段控制策略第29-32页
     ·控制系统结构第29-30页
     ·离线生成路径数据库第30-31页
     ·在线信息数据库建立第31页
     ·任务管理体系第31页
     ·在线交通控制器第31-32页
   ·改进的AGV 系统两阶段控制策略与传统两阶段控制策略的比较第32-33页
   ·小结第33-35页
第四章 AGV 路径规划算法研究第35-45页
   ·引言第35页
   ·常用的几种离线单车路径规划方法第35-38页
     ·图论法第35-36页
     ·Dijkstra 算法第36-37页
     ·人工势场法第37页
     ·神经网络法第37页
     ·遗传算法第37-38页
   ·带约束的多目标遗传算法第38-44页
     ·遗传算法的原理第38-39页
     ·遗传算法的特点第39页
     ·遗传算法的基本流程第39-40页
     ·遗传算法的步骤第40-43页
       ·编码及约束条件设置第40-41页
       ·初始化参数第41页
       ·产生初始种群第41页
       ·交叉和变异操作第41-42页
       ·多目标的适应度函数第42-43页
       ·世代更新第43页
     ·遗传算法的参数设置第43-44页
   ·小结第44-45页
第五章 基于速度调节冲突解决模式的在线交通控制第45-55页
   ·引言第45页
   ·优先级的制定第45-46页
   ·冲突类型判断及检测第46-49页
     ·冲突类型第47页
     ·时间窗信息表第47-48页
     ·冲突检测第48-49页
   ·基于速度调节的冲突解决模式第49-52页
     ·常见的冲突解决策略第49-50页
     ·基于速度调节的冲突解决模式第50-51页
     ·速度调节与常用的冲突解决方案的比较第51-52页
   ·在线交通控制策略第52-54页
     ·信息获取第52-53页
     ·交通规则第53页
     ·实时在线监控和信息更新第53-54页
   ·小结第54-55页
第六章 多AGV 系统调度优化仿真及实验验证第55-72页
   ·引言第55页
   ·仿真的步骤第55-57页
   ·系统建模与仿真设计第57-61页
     ·eM-Plant 简介第57页
     ·模型的仿真目标第57-58页
     ·基本参数第58-59页
     ·仿真模型的实现第59-61页
   ·实际应用第61-70页
     ·物流布局及AGVs 系统第62-63页
     ·通讯系统第63-66页
       ·连续通信第63-64页
       ·离散通信第64-66页
     ·调度程序设计第66-70页
       ·路径选择第68-69页
       ·AGV 运行第69-70页
   ·小结第70-72页
第七章 总结与展望第72-74页
   ·全文工作总结第72页
   ·今后工作展望第72-74页
参考文献第74-77页
致谢第77-78页
攻读硕士期间发表的论文第78页

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