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带时间窗的AGV车辆蜂群调度优化研究

摘要第1-5页
Abstract第5-9页
1 绪论第9-16页
   ·课题的研究背景和意义第9-11页
   ·车辆调度问题概述第11-12页
   ·国内外研究现状第12-14页
   ·本文的研究内容第14-16页
2 人工蜂群优化算法改进研究第16-36页
   ·引言第16-17页
   ·人工蜂群算法的基本原理第17-22页
   ·人工蜂群算法的改进第22-29页
     ·跟随蜂选择策略第22-24页
     ·角色转换机制第24-25页
     ·基于禁忌表的食物更新策略第25-27页
     ·改进的ABC算法第27-29页
   ·实例计算与结果分析第29-35页
     ·算例选择第29-31页
     ·算例计算及结果分析第31-35页
   ·本章小结第35-36页
3 TLABC-VT算法求解带时间窗的车辆调度问题第36-57页
   ·引言第36-37页
   ·车辆调度问题的数学模型第37-39页
   ·带时间窗的车辆调度问题模型第39-41页
   ·求解VRPTW问题的TLABC-VT算法第41-53页
     ·VRPTW问题求解框架第41-43页
     ·初始解的构造第43-46页
     ·路径(车辆)数目优化第46-49页
     ·路径距离的改进第49-50页
     ·最优解的再优化第50-52页
     ·TLABC-VT算法第52-53页
   ·VRPTW实例计算和分析第53-56页
   ·本章小结第56-57页
4 AGV车辆调度平台开发第57-79页
   ·需求分析第57-58页
   ·车辆调度平台系统架构第58-63页
     ·系统工作原理第58-60页
     ·系统部署结构第60页
     ·系统物理架构第60-61页
     ·系统功能结构第61-62页
     ·系统软硬件配置要求第62-63页
   ·任务优化模块的实现第63-71页
     ·数据库的设计第63-65页
     ·交通阻塞的处理第65-67页
     ·车辆间的避碰规则第67-69页
     ·人机交互界面第69-71页
   ·应用实例第71-78页
     ·实例计算第71-77页
     ·计算结果及分析第77-78页
   ·本章小结第78-79页
5 总结和展望第79-82页
   ·本文研究工作总结第79-80页
   ·后续研究工作展望第80-82页
参考文献第82-86页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第86-87页
致谢第87-88页

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