| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 AGV系统研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.3 论文的主要工作及各章节的安排 | 第16-18页 |
| 第二章 AGV调度问题分析与建模 | 第18-32页 |
| 2.1 相关调度问题建模方法简述 | 第18-20页 |
| 2.1.1 n个制件在m台机器上加工问题建模 | 第18页 |
| 2.1.2 不同机器和不同制件加工问题建模 | 第18-19页 |
| 2.1.3 多台机器调度问题建模 | 第19-20页 |
| 2.1.4 三种不同调度问题建模总结 | 第20页 |
| 2.2 AGV调度缓冲区状态分析 | 第20-26页 |
| 2.2.1 简化的AGV系统分析 | 第20-21页 |
| 2.2.2 缓冲区各状态分析 | 第21-26页 |
| 2.3 AGV调度建模 | 第26-30页 |
| 2.3.1 问题描述 | 第26-27页 |
| 2.3.2 系统建模 | 第27-30页 |
| 2.4 本章小节 | 第30-32页 |
| 第三章 基于GWOGA算法的单载AGV系统调度 | 第32-44页 |
| 3.1 遗传算法概述 | 第32-35页 |
| 3.2 灰狼遗传算法求解AGV调度问题 | 第35-39页 |
| 3.2.1 编码与解码 | 第35页 |
| 3.2.2 适应度函数 | 第35页 |
| 3.2.3 选择算子设计 | 第35-39页 |
| 3.2.3.1 灰狼优化算法描述 | 第36-38页 |
| 3.2.3.2 新算法改进步骤 | 第38-39页 |
| 3.2.4 交叉算子设计 | 第39页 |
| 3.2.5 变异算子设计 | 第39页 |
| 3.3 仿真实验与分析 | 第39-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 基于HGWOGA算法的多载AGV系统调度 | 第44-58页 |
| 4.1 问题描述 | 第44-48页 |
| 4.2 模型建立 | 第48-49页 |
| 4.3 混合灰狼遗传算法求解AGV调度问题 | 第49-52页 |
| 4.3.1 编码与解码 | 第49-50页 |
| 4.3.2 混合灰狼遗传算法 | 第50-52页 |
| 4.3.3 混合灰狼遗传算法求解多载AGV调度问题的步骤 | 第52页 |
| 4.4 仿真实验与分析 | 第52-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-58页 |
| 第五章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 论文总结 | 第58页 |
| 5.2 研究展望 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-68页 |
| 附录A(攻读硕士期间的学术成果及参加的科研项目) | 第68页 |