基于群体智能优化的AGV路径规划算法研究-AGV吧

表 1.1 不同标准 AGV 的不同分类方式

第 1 章绪论

1.1 AGV 系统研究背景以及意义
1.2 AGV 系统简介
1.2.1 AGV 系统发展概述
1.2.2 AGV 系统的介绍
1.2.3 AGV 系统路径规划概述
1.3 本文主要研究内容和结构安排

第 2 章 AGV 路径规划研究概述

2.1 AGV 路径规划技术
2.2 AGV 路径规划模型
2.2.1 单目标 AGV 路径规划模型
2.2.2 多目标 AGV 路径规划模型
2.3 AGV 路径规划算法概述
2.4 本章小节

第 3 章基于猫群算法的 AGV 路径规划

3.1 猫群算法概述
3.2 猫群算法求解 AGV 路径规划
3.2.1 猫群算法求解 AGV 路径规划原理
3.2.2 猫群算法求解 AGV 路径规划算法描述
3.2.3 猫群算法求解 AGV 路径规划参数设置
3.2.4 猫群算法求解 AGV 路径规划仿真实验
3.3 本章小结

第 4 章基于改进蚁群算法的 AGV 路径规划

4.1 蚁群算法概述
4.1.1 蚁群算法的提出
4.1.2 蚁群算法的原理
4.2 用于求解 TSP 问题的蚁群算法
4.2.1 求解 TSP 蚁群算法基本概述
4.2.2 蚁群算法存在的问题
4.3 差分蚁群算法求解 AGV 路径规划
4.3.1 差分进化算法概述
4.3.2 差分进化蚁群改进策略
4.3.3 差分蚁群算法求解 AGV 路径规划
4.3.4 差分蚁群算法求解 AGV 路径规划参数设定
4.3.5 差分蚁群算法求解 AGV 路径规划仿真实验
4.4 基于猫群搜索蚁群算法的 AGV 路径规划
4.4.1 猫群蚁群算法求解 AGV 路径规划原理
4.4.2 猫群蚁群求解 AGV 路径规划算法步骤
4.4.3 猫群蚁群求解 AGV 路径规划参数设置
4.4.4 猫群蚁群求解 AGV 路径规划仿真实验
4.5 本章小节