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鲸鱼优化算法在AGV多目标路径规划中的应用研究.docx

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鲸鱼优化算法在AGV多目标路径规划中的应用研究

目录

鲸鱼优化算法在AGV多目标路径规划中的应用研究(1)...........3

一、内容概括...............................................3

研究背景与意义..........................................3

1.1AGV路径规划的重要性....................................5

1.2鲸鱼优化算法的应用前景.................................6

研究目的与内容..........................................7

2.1研究目的...............................................8

2.2研究内容...............................................8

二、AGV路径规划概述........................................9

AGV路径规划的基本概念..................................10

1.1定义与分类............................................11

1.2路径规划在AGV中的作用.................................13

AGV路径规划的方法与技术................................14

2.1传统路径规划方法......................................15

2.2智能化路径规划技术....................................16

三、鲸鱼优化算法介绍......................................18

鲸鱼优化算法的基本原理.................................19

1.1算法概述..............................................20

1.2算法特点与优势........................................22

鲸鱼优化算法的应用领域.................................23

2.1在函数优化中的应用....................................23

2.2在组合优化中的应用....................................25

四、鲸鱼优化算法在AGV多目标路径规划中的应用...............26

应用于AGV多目标路径规划的必要性与可行性分析............28

1.1必要性分析............................................29

1.2可行性分析............................................30

鲸鱼优化算法在AGV多目标路径规划中的实施步骤与流程......31

2.1实施步骤概述..........................................32

2.2关键流程解析..........................................33

五、实验研究与分析........................................36

鲸鱼优化算法在AGV多目标路径规划中的应用研究(2)..........38

内容概括...............................................38

1.1研究背景与意义........................................38

1.2研究内容与方法........................................39

1.3论文结构安排..........................................40

相关理论与技术概述.....................................41

2.1蚁群优化算法原理......................................43

2.2多目标优化理论基础....................................45

2.3AGV路径规划技术发展现状......................

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