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集成AGV路径规划的数字化车间设备布局优化方法及其应用研究

致谢第4-5页
摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第1章 绪论第12-21页
    1.1 引言第12-13页
    1.2 课题的研究意义与技术背景第13页
    1.3 国内外研究现状第13-18页
        1.3.1 设备布局研究现状第14-16页
        1.3.2 AGV路径规划研究现状第16-18页
    1.4 论文的研究内容与组织框架第18-20页
        1.4.1 论文的研究内容第18-19页
        1.4.2 论文的组织框架第19-20页
    1.5 本章小结第20-21页
第2章 基于混合整数规划模型的数字化车间多行设备布局第21-37页
    2.1 引言第21页
    2.2 数字化车间多行设备布局问题分析第21-22页
    2.3 基于混合整数规划模型的多行设备布局模型建立第22-24页
        2.3.1 多行设备布局模型目标函数建立第22-23页
        2.3.2 多行设备布局模型约束条件确定第23-24页
    2.4 数字化车间多行设备布局问题的求解第24-31页
        2.4.1 多行设备布局的求解流程第24-28页
        2.4.2 改进萤火虫算法的优化流程第28-29页
        2.4.3 改进萤火虫算法性能测试第29-31页
    2.5 应用实例第31-36页
    2.6 本章小结第36-37页
第3章 基于区段式方法的数字化车间AGV路径规划第37-53页
    3.1 引言第37页
    3.2 确定多行设备布局下的AGV路径规划的问题分析第37-38页
    3.3 基于区段自治的AGV路径规划模型建立第38-41页
        3.3.1 物料运输系统建立第39-40页
        3.3.2 区段式AGV系统网络流程设计与模型建立第40-41页
    3.4 AGV路径规划的最优路径求解第41-46页
        3.4.1 无向连通图中的最优路径描述第41-42页
        3.4.2 稀疏A*算法求解流程第42-45页
        3.4.3 数值算例及算法性能对比第45-46页
    3.5 基于群决策的AGV路径规划PARETO解集分析第46-49页
        3.5.1 AGV路径规划问题的PARETO解集描述第46-47页
        3.5.2 群决策相对熵集结模型建立第47-48页
        3.5.3 基于熵可靠性的权重改进方法第48-49页
    3.6 应用实例第49-52页
        3.6.1 确定多行设备布局下的AGV路径规划第49-50页
        3.6.2 基于熵可靠性的群决策分析第50-52页
    3.7 本章小结第52-53页
第4章 数字化车间多行设备布局与AGV路径规划集成优化求解第53-70页
    4.1 引言第53页
    4.2 多行设备布局和AGV路径规划耦合关系分析第53-55页
    4.3 多行设备布局与AGV路径规划集成模型的建立第55-60页
        4.3.1 多行设备布局与AGV路径规划集成模型问题描述及相关假设第55-56页
        4.3.2 多行设备布局与AGV路径规划集成模型目标函数的建立第56-59页
        4.3.3 多行设备布局与AGV路径规划集成模型约束条件的确定第59-60页
    4.4 基于改进免疫遗传算法的多行设备布局与AGV路径规划集成模型求解第60-65页
        4.4.1 改进免疫遗传算法及其流程第60-62页
        4.4.2 不等长双链染色体的进化操作第62-64页
        4.4.3 精英保留策略的改进设计第64-65页
    4.5 应用实例第65-69页
    4.6 本章小结第69-70页
第5章 集成AGV路径规划的鲜湿面条机车间多行设备布局优化设计技术应用第70-79页
    5.1 引言第70页
    5.2 项目开展背景第70-72页
    5.3 集成AGV路径规划的鲜湿面条机车间多行设备布局工程应用第72-78页
        5.3.1 集成AGV路径规划的多行设备布局优化求解第73-76页
        5.3.2 集成优化求解与分开优化求解对比分析第76-78页
    5.4 本章小结第78-79页
第6章 总结与展望第79-81页
    6.1 全文总结第79-80页
    6.2 工作展望第80-81页
参考文献第81-86页
作者简介第86页
攻读硕士学位期间参与的科研项目和学术成果第86页

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