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基于遗传蚁群算法的堆垛式立体车库路径优化研究

摘要第5-6页
abstract第6-7页
1 绪论第11-16页
    1.1 论文研究的背景及意义第11-12页
        1.1.1 论文研究的背景第11页
        1.1.2 论文研究的意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状及其分析第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页
        1.2.3 国内外研究现状分析第13-14页
    1.3 本文研究的主要内容及章节安排第14-16页
2 自动化立体车库概述及其路径优化问题第16-25页
    2.1 自动化立体车库的介绍第16-18页
        2.1.1 自动化立体车库的发展历程第16页
        2.1.2 自动化立体车库的形式第16-18页
    2.2 巷道堆垛式立体车库的类型第18-19页
    2.3 巷道堆垛式立体车库的组成第19-22页
        2.3.1 巷道堆垛式立体车库机械系统第19-21页
        2.3.2 巷道堆垛式立体车库控制系统第21-22页
    2.4 立体车库作业调度研究第22-24页
    2.5 本章小结第24-25页
3 优化问题的求解算法第25-39页
    3.1 遗传算法的介绍第25-30页
        3.1.1 遗传算法的简介第25页
        3.1.2 遗传算法的优缺点第25-26页
        3.1.3 遗传算法的基本模型第26-29页
        3.1.4 遗传算法的流程第29页
        3.1.5 遗传算法的应用现状第29-30页
    3.2 蚁群算法的介绍第30-34页
        3.2.1 蚁群算法的简介第30-31页
        3.2.2 蚁群算法的优缺点第31-32页
        3.2.3 蚁群算法的基本模型第32-33页
        3.2.4 蚁群算法的流程第33页
        3.2.5 蚁群算法的应用现状第33-34页
    3.3 遗传蚁群混合算法的介绍第34-38页
        3.3.1 混合算法的设计思路第34-35页
        3.3.2 混合算法的设计流程第35-38页
    3.4 算法实现工具MATLAB简介第38页
    3.5 本章小结第38-39页
4 基于三种算法的堆垛机路径优化研究第39-66页
    4.1 堆垛机路径优化模式分析第39页
    4.2 堆垛机在不同模式下的出/入库作业路径模型第39-42页
    4.3 遗传算法的设计第42-49页
        4.3.1 优化条件第42页
        4.3.2 编码方法第42-45页
        4.3.3 遗传算法的思路第45-47页
        4.3.4 遗传算法应用于立体车库的流程图第47-48页
        4.3.5 仿真结果第48-49页
    4.4 蚁群算法的设计第49-56页
        4.4.1 优化条件第49页
        4.4.2 编码方法第49-52页
        4.4.3 蚁群算法的思路第52-53页
        4.4.4 蚁群算法应用于立体车库流程图第53-54页
        4.4.5 仿真结果第54-56页
    4.5 遗传蚁群混合算法的设计第56-62页
        4.5.1 模型的改进第56-57页
        4.5.2 编码方法第57-59页
        4.5.3 混合算法应用于立体车库的流程图第59-60页
        4.5.4 仿真结果第60-62页
    4.6 三种算法仿真实验对比第62-65页
    4.7 本章小结第65-66页
5 立体车库监控系统的设计第66-70页
    5.1 立体车库控制方案设计第66页
    5.2 PLC产品的共同点第66页
    5.3 西门子S7-300软件介绍第66页
    5.4 MATLAB软件与SIMATICS7-300通信分析第66-67页
    5.5 控制面板画面的组态第67-68页
    5.6 PLCI/O地址分配第68-69页
    5.7 本章小结第69-70页
6 总结和展望第70-72页
    6.1 总结第70-71页
    6.2 展望第71-72页
参考文献第72-76页
攻读硕士学位期间发表的论文及所取得的研究成果第76-77页
致谢第77-78页

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