基于改进两阶段控制策略的AGV路径优化调度研究
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基于改进两阶段控制策略的AGV路径优化调度研究
论文目录
摘要
第1-5 页
Abstract
第5-12 页
第一章 绪论
第12-18 页
· 现代物流系统概述
第12-13 页
· 物流系统概述
第12 页
· 柔性制造中的生产物流系统
第12-13 页
· AGV 概述
第13-16 页
· AGV 发展概况
第13-14 页
· AGV 的特点
第14-15 页
· AGV 的应用
第15-16 页
· 本文研究的意义和内容
第16-18 页
第二章 AGV 路径规划问题描述及系统设计
第18-27 页
· 引言
第18 页
· 多AGV 系统路径规划描述
第18-19 页
· 问题描述
第18 页
· 优化调度目标
第18-19 页
· 多AGV 系统总体结构
第19-22 页
· 硬件部分
第19-20 页
· 软件部分
第20-22 页
· 物流路线布局
第22-23 页
· 电子地图
第23-26 页
· 电子地图数据结构选择
第23-24 页
· 电子地图数据结构设计
第24-25 页
· 电子地图的建立
第25 页
· 访问数据库的方式
第25-26 页
· 小结
第26-27 页
第三章 改进的AGV 系统两阶段控制策略
第27-35 页
· 引言
第27 页
· 多AGV 协调系统的体系结构研究
第27-29 页
· 控制结构
第27-28 页
· 通讯结构
第28-29 页
· 改进的多AGV 系统两阶段控制策略
第29-32 页
· 控制系统结构
第29-30 页
· 离线生成路径数据库
第30-31 页
· 在线信息数据库建立
第31 页
· 任务管理体系
第31 页
· 在线交通控制器
第31-32 页
· 改进的AGV 系统两阶段控制策略与传统两阶段控制策略的比较
第32-33 页
· 小结
第33-35 页
第四章 AGV 路径规划算法研究
第35-45 页
· 引言
第35 页
· 常用的几种离线单车路径规划方法
第35-38 页
· 图论法
第35-36 页
· Dijkstra 算法
第36-37 页
· 人工势场法
第37 页
· 神经网络法
第37 页
· 遗传算法
第37-38 页
· 带约束的多目标遗传算法
第38-44 页
· 遗传算法的原理
第38-39 页
· 遗传算法的特点
第39 页
· 遗传算法的基本流程
第39-40 页
· 遗传算法的步骤
第40-43 页
· 编码及约束条件设置
第40-41 页
· 初始化参数
第41 页
· 产生初始种群
第41 页
· 交叉和变异操作
第41-42 页
· 多目标的适应度函数
第42-43 页
· 世代更新
第43 页
· 遗传算法的参数设置
第43-44 页
· 小结
第44-45 页
第五章 基于速度调节冲突解决模式的在线交通控制
第45-55 页
· 引言
第45 页
· 优先级的制定
第45-46 页
· 冲突类型判断及检测
第46-49 页
· 冲突类型
第47 页
· 时间窗信息表
第47-48 页
· 冲突检测
第48-49 页
· 基于速度调节的冲突解决模式
第49-52 页
· 常见的冲突解决策略
第49-50 页
· 基于速度调节的冲突解决模式
第50-51 页
· 速度调节与常用的冲突解决方案的比较
第51-52 页
· 在线交通控制策略
第52-54 页
· 信息获取
第52-53 页
· 交通规则
第53 页
· 实时在线监控和信息更新
第53-54 页
· 小结
第54-55 页
第六章 多AGV 系统调度优化仿真及实验验证
第55-72 页
· 引言
第55 页
· 仿真的步骤
第55-57 页
· 系统建模与仿真设计
第57-61 页
· eM-Plant 简介
第57 页
· 模型的仿真目标
第57-58 页
· 基本参数
第58-59 页
· 仿真模型的实现
第59-61 页
· 实际应用
第61-70 页
· 物流布局及AGVs 系统
第62-63 页
· 通讯系统
第63-66 页
· 连续通信
第63-64 页
· 离散通信
第64-66 页
· 调度程序设计
第66-70 页
· 路径选择
第68-69 页
· AGV 运行
第69-70 页
· 小结
第70-72 页
第七章 总结与展望
第72-74 页
· 全文工作总结
第72 页
· 今后工作展望
第72-74 页
参考文献
第74-77 页
致谢
第77-78 页
攻读硕士期间发表的论文
第78 页
本篇论文共
78
页,
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