| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 问题提出 | 第12页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3.1 AGV技术研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3.2 AGV系统路径规划问题研究现状 | 第13-15页 |
| 1.4 研究内容 | 第15-18页 |
| 第2章 车间现状及问题分析 | 第18-22页 |
| 2.1 公司简介与车间现状 | 第18-19页 |
| 2.2 存在的问题与问题分析 | 第19-21页 |
| 2.2.1 AGV之间的冲突 | 第20-21页 |
| 2.2.2 AGV与障碍物的冲突 | 第21页 |
| 2.2.3 AGV的死锁 | 第21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 混入U型框架车的多AGV多目标优化模型的建立 | 第22-27页 |
| 3.1 问题描述 | 第22页 |
| 3.2 基本假设与符号说明 | 第22-24页 |
| 3.2.1 基本假设 | 第22-23页 |
| 3.2.2 符号定义与决策变量 | 第23-24页 |
| 3.3 目标函数与约束条件的确定 | 第24-26页 |
| 3.3.1 目标的选择 | 第24-25页 |
| 3.3.2 目标函数的确定 | 第25页 |
| 3.3.3 约束条件的处理 | 第25-26页 |
| 3.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第4章 多AGV系统路径优化算法的设计 | 第27-51页 |
| 4.1 问题分析 | 第27-31页 |
| 4.1.1 VRP电子地图的构建方式 | 第27-29页 |
| 4.1.2 两阶段式路径规划策略 | 第29页 |
| 4.1.3 算法的选择 | 第29-30页 |
| 4.1.4 AGV避障策略 | 第30-31页 |
| 4.2 电子地图的构建 | 第31-32页 |
| 4.3 AGV局部路径规划算法 | 第32-35页 |
| 4.3.1 弗洛伊德算法 | 第32页 |
| 4.3.2 弗洛伊德算法在局部路径规划中的应用 | 第32-35页 |
| 4.4 AGV全局路径规划算法的设计 | 第35-49页 |
| 4.4.1 克隆选择算法 | 第35-38页 |
| 4.4.2 编码的设计 | 第38-39页 |
| 4.4.3 抗体映射关系的设计 | 第39-40页 |
| 4.4.4 适应度函数的设计 | 第40-42页 |
| 4.4.5 避障时间窗的设计 | 第42-44页 |
| 4.4.6 改进克隆选择算法的流程 | 第44-49页 |
| 4.5 算法参数控制 | 第49-50页 |
| 4.6 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 多AGV系统路径优化与结果分析 | 第51-65页 |
| 5.1 路径优化过程 | 第51-52页 |
| 5.1.1 现状分析 | 第51页 |
| 5.1.2 数学模型参数的确定 | 第51-52页 |
| 5.1.3 数据的采集 | 第52页 |
| 5.1.4 算法的设计与电子地图的改进 | 第52页 |
| 5.1.5 路径优化求解 | 第52页 |
| 5.2 路径优化结果与结果分析 | 第52-62页 |
| 5.2.1 考虑AGV避碰的路径优化结果及分析 | 第52-54页 |
| 5.2.2 路径参数改善效果分析 | 第54-57页 |
| 5.2.3 加锁时间窗避障效果分析 | 第57-58页 |
| 5.2.4 改进算法收敛性验证 | 第58-59页 |
| 5.2.5 算法对比 | 第59-62页 |
| 5.3 案例分析 | 第62-64页 |
| 5.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 第6章 结论与展望 | 第65-67页 |
| 6.1 结论 | 第65页 |
| 6.2 展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 在学研究成果 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |