| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 AGV系统研究背景以及意义 | 第10页 |
| 1.2 AGV系统简介 | 第10-15页 |
| 1.2.1 AGV系统发展概述 | 第10-12页 |
| 1.2.2 AGV系统的介绍 | 第12-15页 |
| 1.2.3 AGV系统路径规划概述 | 第15页 |
| 1.3 本文主要研究内容和结构安排 | 第15-18页 |
| 第2章 AGV路径规划研究概述 | 第18-26页 |
| 2.1 AGV路径规划技术 | 第18-19页 |
| 2.2 AGV路径规划模型 | 第19-21页 |
| 2.2.1 单目标AGV路径规划模型 | 第19-20页 |
| 2.2.2 多目标AGV路径规划模型 | 第20-21页 |
| 2.3 AGV路径规划算法概述 | 第21-23页 |
| 2.4 本章小节 | 第23-26页 |
| 第3章 基于猫群算法的AGV路径规划 | 第26-38页 |
| 3.1 猫群算法概述 | 第26-27页 |
| 3.2 猫群算法求解AGV路径规划 | 第27-36页 |
| 3.2.1 猫群算法求解AGV路径规划原理 | 第27-29页 |
| 3.2.2 猫群算法求解AGV路径规划算法描述 | 第29-30页 |
| 3.2.3 猫群算法求解AGV路径规划参数设置 | 第30-33页 |
| 3.2.4 猫群算法求解AGV路径规划仿真实验 | 第33-36页 |
| 3.3 本章小结 | 第36-38页 |
| 第4章 基于改进蚁群算法的AGV路径规划 | 第38-60页 |
| 4.1 蚁群算法概述 | 第38-39页 |
| 4.1.1 蚁群算法的提出 | 第38页 |
| 4.1.2 蚁群算法的原理 | 第38-39页 |
| 4.2 用于求解TSP问题的蚁群算法 | 第39-42页 |
| 4.2.1 求解TSP蚁群算法基本概述 | 第39-42页 |
| 4.2.2 蚁群算法存在的问题 | 第42页 |
| 4.3 差分蚁群算法求解AGV路径规划 | 第42-53页 |
| 4.3.1 差分进化算法概述 | 第42-43页 |
| 4.3.2 差分进化蚁群改进策略 | 第43-45页 |
| 4.3.3 差分蚁群算法求解AGV路径规划 | 第45-46页 |
| 4.3.4 差分蚁群算法求解AGV路径规划参数设定 | 第46-49页 |
| 4.3.5 差分蚁群算法求解AGV路径规划仿真实验 | 第49-53页 |
| 4.4 基于猫群搜索蚁群算法的AGV路径规划 | 第53-57页 |
| 4.4.1 猫群蚁群算法求解AGV路径规划原理 | 第53-54页 |
| 4.4.2 猫群蚁群求解AGV路径规划算法步骤 | 第54-55页 |
| 4.4.3 猫群蚁群求解AGV路径规划参数设置 | 第55-56页 |
| 4.4.4 猫群蚁群求解AGV路径规划仿真实验 | 第56-57页 |
| 4.5 本章小节 | 第57-60页 |
| 第5章 多AGV系统路径规划中交叉冲突研究 | 第60-66页 |
| 5.1 多AGV系统的路径规划概述 | 第60页 |
| 5.2 多AGV系统路径规划中冲突的研究 | 第60-65页 |
| 5.2.1 多AGV系统在运行过程中的路径冲突 | 第60-61页 |
| 5.2.2 多AGV系统路径规划中交叉冲突的解决方案 | 第61-65页 |
| 5.3 本章小节 | 第65-66页 |
| 第6章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 作者简介 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
