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基于自适应遗传算法的自动化立体仓库堆垛机路径优化研究

摘要第1-8页
Abstract第8-9页
插图索引第9-10页
附表索引第10-11页
第1章 绪论第11-17页
   ·课题的背景和意义第11-13页
   ·国内外研究现状第13-15页
     ·国外研究现状第13-14页
     ·国内研究现状第14-15页
   ·研究现状分析第15页
   ·本文的研究内容第15-17页
第2章 自动化立体仓库货位优化管理第17-23页
   ·货位管理第17-19页
     ·货位优化策略第17-18页
     ·货位优化的原则第18-19页
   ·自动化立体仓库的空间布置第19-20页
   ·自动化立体仓库的参数选择第20-21页
   ·货位优化数学模型的建立第21-22页
   ·本章小结第22-23页
第3章 堆垛机拣选复合作业第23-26页
   ·堆垛机拣选作业描述第23-24页
   ·堆垛机复合作业第24-25页
   ·本章小结第25-26页
第4章 遗传算法第26-38页
   ·遗传算法简介第26-27页
   ·遗传算法的基本原理第27-31页
     ·遗传算法基本术语第27-28页
     ·编码第28-29页
     ·选择第29-30页
     ·交叉第30页
     ·变异第30-31页
   ·适应度函数第31页
   ·适应度函数的种类第31-32页
   ·适应度函数的尺度变换第32-34页
   ·约束条件第34-35页
   ·遗传算法的基本运算流程第35-37页
   ·本章小结第37-38页
第5章 自适应遗传算法第38-45页
   ·自适应遗传算法基本原理第38页
   ·传统自适应遗传算法(AGA)第38-40页
   ·改进式自适应遗传算法(IAGA)第40-41页
   ·正弦式自适应遗传算法(SAGA)第41-42页
   ·正弦式自适应遗传算法的 MATLAB 的模拟仿真第42-43页
   ·仿真结果分析第43-44页
   ·本章小结第44-45页
第6章 正弦式自适应遗传算法的参数设置第45-51页
   ·自动化立体仓库空间建模第45页
   ·遗传算法操作第45-48页
     ·编码第45-46页
     ·初始种群第46-47页
     ·适应度函数第47-48页
   ·遗传算子设计第48-50页
     ·选择算子第48-49页
     ·交叉算子第49页
     ·变异算子第49页
     ·插入算子第49-50页
   ·本章小结第50-51页
第7章 基于遗传算法工具箱的堆垛机路径优化仿真第51-61页
   ·建立堆垛机拣选调度作业的数学仿真模型第51-53页
   ·MATLAB 遗传算法工具箱仿真研究第53页
   ·遗传算法工具箱模拟堆垛机路径进化原理第53-56页
   ·MATLAB 遗传算法对堆垛机路径线路的仿真结果验证第56-60页
   ·本章小结第60-61页
结论与展望第61-62页
参考文献第62-66页
致谢第66-67页
附录 A 攻读学位期间所发表的学术论文第67页

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