自动导引车路径规划的遗传算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-24页 |
| ·研究背景及意义 | 第13-14页 |
| ·国内外研究概况 | 第14-18页 |
| ·AGV国内外研究概况 | 第14-15页 |
| ·AGV路径规划的国内外研究概况 | 第15-18页 |
| ·遗传算法 | 第18-21页 |
| ·遗传算法原理 | 第18-19页 |
| ·遗传算法的基本流程 | 第19-21页 |
| ·论文的组织结构 | 第21-24页 |
| 第二章 单AGV路径规划问题 | 第24-40页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·环境描述 | 第24-31页 |
| ·链接拓扑图法 | 第24-26页 |
| ·单AGV路径规划问题的工作环境 | 第26-31页 |
| ·数学模型建立 | 第31页 |
| ·遗传算法设计 | 第31-37页 |
| ·染色体编码 | 第32页 |
| ·初始种群产生 | 第32-33页 |
| ·适应度函数 | 第33-34页 |
| ·遗传操作 | 第34-36页 |
| ·算法终止条件 | 第36页 |
| ·算法流程 | 第36-37页 |
| ·仿真分析 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-40页 |
| 第三章 全局静态环境下的多AGV路径规划问题 | 第40-51页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·问题模型建立 | 第40-44页 |
| ·环境描述 | 第40-43页 |
| ·数学建模 | 第43-44页 |
| ·自适应遗传算法设计 | 第44-47页 |
| ·染色体编码 | 第44页 |
| ·初始种群的产生 | 第44页 |
| ·适应度函数 | 第44-45页 |
| ·遗传算子设计 | 第45-47页 |
| ·算法终止条件 | 第47页 |
| ·仿真分析 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 动态未知环境下的多AGV路径规划问题 | 第51-63页 |
| ·引言 | 第51页 |
| ·动态未知环境下的问题建模 | 第51-56页 |
| ·运行环境描述 | 第51-55页 |
| ·数学模型建立 | 第55-56页 |
| ·小生境遗传算法设计 | 第56-60页 |
| ·染色体编码 | 第56页 |
| ·初始种群 | 第56-57页 |
| ·适应度函数 | 第57页 |
| ·遗传算子 | 第57-59页 |
| ·小生境淘汰运算 | 第59页 |
| ·算法流程 | 第59-60页 |
| ·仿真分析 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 复杂环境下AGV路径规划问题 | 第63-72页 |
| ·引言 | 第63页 |
| ·并行遗传算法 | 第63-65页 |
| ·全局并行遗传算法 | 第64页 |
| ·细粒度并行遗传算法 | 第64页 |
| ·粗粒度并行遗传算法 | 第64-65页 |
| ·数学建模 | 第65-66页 |
| ·粗粒度并行遗传算法设计 | 第66-70页 |
| ·粗粒度并行遗传算法的迁移策略 | 第66-67页 |
| ·染色体编码 | 第67-68页 |
| ·初始种群 | 第68页 |
| ·适应度函数 | 第68页 |
| ·进化算子 | 第68-69页 |
| ·算法终止条件 | 第69页 |
| ·并行遗传算法步骤 | 第69-70页 |
| ·算例分析 | 第70-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 总结与展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-78页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第78-79页 |
| 攻读学位期间参加的课题 | 第79-81页 |
| 致谢 | 第81页 |
