基于改进蚁群算法的多AGV作业调度研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 论文研究的主要内容、方法和技术路线 | 第14-18页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第15页 |
| 1.3.3 技术路线 | 第15-18页 |
| 1.4 主要章节安排 | 第18-21页 |
| 2 基础理论 | 第21-37页 |
| 2.1 多AGV系统简介 | 第21-25页 |
| 2.2 基本蚁群算法 | 第25-31页 |
| 2.2.1 蚁群算法求解TSP问题的数学描述 | 第27-30页 |
| 2.2.2 蚁群算法优缺点分析 | 第30-31页 |
| 2.3 蚁群算法的改进 | 第31-35页 |
| 2.4 本章小结 | 第35-37页 |
| 3 多AGV作业调度策略 | 第37-49页 |
| 3.1 多AGV调度问题分析 | 第37-39页 |
| 3.1.1 任务分配方案 | 第38页 |
| 3.1.2 调度原则方法 | 第38-39页 |
| 3.2 交通规划策略 | 第39-41页 |
| 3.3 速度规划策略 | 第41-43页 |
| 3.4 路径规划策略 | 第43-47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-49页 |
| 4 多AGV调度问题求解算法与仿真 | 第49-61页 |
| 4.1 多AGV调度问题数学建模 | 第49-52页 |
| 4.2 多AGV调度算法步骤 | 第52-53页 |
| 4.3 仿真验证 | 第53-59页 |
| 4.3.1 算法收敛效果对比 | 第56-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-61页 |
| 5 调度管理系统实现 | 第61-75页 |
| 5.1 调度管理系统分析 | 第61-66页 |
| 5.1.1 系统需求 | 第61页 |
| 5.1.2 系统分析 | 第61-63页 |
| 5.1.3 数据库设计 | 第63-66页 |
| 5.2 调度系统设计 | 第66-73页 |
| 5.2.1 系统开发运行环境 | 第66页 |
| 5.2.2 VB和Matlab混合编程 | 第66-70页 |
| 5.2.3 系统功能模块的实现 | 第70-73页 |
| 5.3 本章小结 | 第73-75页 |
| 6 总结与展望 | 第75-77页 |
| 6.1 课题研究的主要工作、结论 | 第75页 |
| 6.2 展望 | 第75-77页 |
| 致谢 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 攻读学位期间的科研成果 | 第83-84页 |
