| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 问题综述及国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 转运车调度优化问题的综述 | 第11-12页 |
| 1.2.2 旅行商问题的国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文主要工作和论文结构 | 第14-16页 |
| 第2章 转运系统工艺流程介绍及转运车控制策略研究 | 第16-28页 |
| 2.1 耐火砖整体工艺流程 | 第16-17页 |
| 2.2 转运系统生产流程 | 第17-21页 |
| 2.2.1 转运系统整体流程介绍 | 第17-19页 |
| 2.2.2 单轨单车及单轨双车问题分析 | 第19-21页 |
| 2.3 转运车构成及其行走策略 | 第21-26页 |
| 2.3.1 转运车构成介绍 | 第21-23页 |
| 2.3.2 转运车行走策略的制定 | 第23-26页 |
| 2.4 小结 | 第26-28页 |
| 第3章 转运车调度模型的建立 | 第28-40页 |
| 3.1 单轨单车调度模型的建立 | 第28-32页 |
| 3.1.1 单轨单车调度问题分析 | 第28-29页 |
| 3.1.2 单轨单车调度问题建模 | 第29-32页 |
| 3.2 单轨双车调度模型的建立 | 第32-38页 |
| 3.2.1 单轨双车调度问题分析 | 第32-37页 |
| 3.2.2 单轨双车调度问题建模 | 第37-38页 |
| 3.3 小结 | 第38-40页 |
| 第4章 蚁群算法及其改进算法的介绍 | 第40-56页 |
| 4.1 基本蚁群算法的介绍 | 第40-49页 |
| 4.1.1 基本原理 | 第40-41页 |
| 4.1.2 基本蚁群算法的数学模型 | 第41-43页 |
| 4.1.3 算法的基本流程 | 第43-45页 |
| 4.1.4 参数对算法性能的影响 | 第45-47页 |
| 4.1.5 蚁群算法的优缺点及于其他算法的比较 | 第47-49页 |
| 4.2 最大最小蚁群算法 | 第49-51页 |
| 4.2.1 最大最小蚁群算法的改进思想 | 第49页 |
| 4.2.2 最大最小蚁群算法流程图 | 第49-51页 |
| 4.3 GSP-ANT蚁群算法 | 第51-55页 |
| 4.3.1 GSP-ANT算法的提出 | 第51-53页 |
| 4.3.2 GSP-ANT算法的流程分析 | 第53-55页 |
| 4.4 小结 | 第55-56页 |
| 第5章 基于GSP-ANT算法的转运车调度优化的仿真 | 第56-68页 |
| 5.1 基于GSP-ANT算法的单轨单车路径优化的研究 | 第56-61页 |
| 5.1.1 单轨单车问题向蚁群算法模型的转化 | 第56-57页 |
| 5.1.2 示例仿真及结果分析 | 第57-61页 |
| 5.2 基于GSP-ANT算法的单轨双车路径优化的研究 | 第61-66页 |
| 5.2.1 蚁群算法在多旅行商问题中的应用 | 第61-62页 |
| 5.2.2 单轨双车路径优化仿真算法的流程说明 | 第62-63页 |
| 5.2.3 示例仿真及结果分析 | 第63-66页 |
| 5.3 小结 | 第66-68页 |
| 第6章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
