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基于蚁群算法的自动化立体仓库作业调度研究

摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第一章 绪论第11-18页
   ·研究背景及意义第11-12页
   ·自动化立体仓库作业调度问题概述第12-14页
     ·堆垛机拣选作业调度优化第13页
     ·输送系统调度优化第13-14页
   ·国内外研究现状与分析第14-16页
     ·国内外研究现状第14-15页
     ·研究现状分析第15-16页
   ·本文主要研究工作、创新点第16-17页
   ·本文的结构第17-18页
第二章 堆垛机拣选作业调度优化模型第18-22页
   ·堆垛机拣选作业特点和存在问题分析第18-20页
     ·堆垛机拣选作业概述第18-19页
     ·堆垛机拣选作业特点分析第19页
     ·存在问题的分析第19-20页
   ·堆垛机拣选作业调度优化模型第20-21页
     ·堆垛机拣选作业调度优化问题研究第20页
     ·ARSCOP 数学模型描述第20-21页
   ·总结第21-22页
第三章 基本蚁群算法解决ARSCOP 问题第22-29页
   ·蚁群算法概述第22-23页
   ·基本蚁群算法解决ARSCOP 问题思路第23-28页
     ·ACA 解决自动化立体仓库作业调度问题的优势第23-24页
     ·ACA 解决ARSCOP 问题的方案第24-25页
     ·ACA 算法解决ARSCOP 问题的具体算法步骤、伪代码、流程图第25-28页
   ·总结第28-29页
第四章 基于非定长小窗的自适应蚁群——遗传混合算法解决ARSCOP第29-40页
   ·ACA 的不足与研究现状分析第29-30页
     ·ACA 的不足分析第29页
     ·ACA 的研究现状分析第29-30页
   ·基于非定长小窗的自适应蚁群——遗传混合算法解决ARSCOP 问题第30-36页
     ·引入满载率影响因子的转移概率第30-31页
     ·自适应信息素挥发因子第31页
     ·局部信息素更新策略第31页
     ·全局信息素更新策略第31-32页
     ·贪婪倒位变异第32-33页
     ·非定长小窗筛选路径策略第33页
     ·NFLWSAC 解决ARSCOP 问题的具体步骤和伪代码第33-36页
   ·试验与分析第36-39页
     ·解的质量第36-37页
     ·收敛性第37-38页
     ·性能评价第38-39页
   ·总结第39-40页
第五章 输送系统调度优化模型第40-48页
   ·输送系统调度特点和存在问题分析第40-41页
     ·输送系统概述第40-41页
     ·输送系统调度特点分析第41页
     ·存在问题的分析第41页
   ·输送系统调度的瓶颈——堆垛机与输送系统的排序调度问题第41-44页
     ·堆垛机与输送系统的排序调度问题分析第41-42页
     ·堆垛机与输送系统的排序调度优先级因子的提出第42-43页
     ·堆垛机与输送系统的排序调度优先级因子实验第43-44页
   ·输送系统调度优化模型第44-46页
     ·输送系统调度优化问题研究第44-45页
     ·TSOP 模型描述第45-46页
   ·总结第46-48页
第六章 输送系统调度优化模型第48-59页
   ·基本蚁群算法解决TSOP 问题第48-50页
     ·ACA 解决TSOP 问题思路第48页
     ·ACA 算法解决TSOP 问题步骤及伪代码第48-50页
   ·有粒子群特性的动态参数蚁群算法解决TSOP 问题第50-56页
     ·粒子群算法基本原理和本质特点第50页
     ·有粒子群特性的动态参数蚁群算法解决TSOP 问题第50-54页
     ·DPAPA 解决TSOP 问题的具体算法步骤和伪代码第54-56页
   ·试验与分析第56-58页
     ·解的质量第56-57页
     ·收敛性第57-58页
     ·性能评价第58页
   ·总结第58-59页
第七章 结论及展望第59-61页
   ·课题研究的主要工作、结论第59页
   ·尚待研究的问题第59-61页
参考文献第61-66页
发表论文和科研情况说明第66-67页
致谢第67-68页

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