1、自動導引車(Automated Guided Vehicle，AGV)是現代物流系統(tǒng)備受關注的關鍵設備。越來越多的大中型企業(yè)開始應用AGV系統(tǒng)，嘗試以自動貨運機器人來替代人工作業(yè)，節(jié)省人力資源成本，逐步實現工業(yè)自動化。AGV系統(tǒng)運行過程中積累了大量的無規(guī)則數據。如何利用數據挖掘技術對AGV系統(tǒng)的數據進行有效的分析，從中提取出有用的信息，并利用這些信息提高AGV系統(tǒng)的運行效率是一個值得研究的問題。本文提出了一種基于遺傳算法的關聯規(guī)則方法，

2、并對AGV系統(tǒng)中的數據進行關聯分析。主要內容如下：
　　闡述了數據挖掘、遺傳算法和關聯規(guī)則的相關知識。針對“支持度-置信度”關聯規(guī)則模型的不足，引入理解度和興趣度這兩個評價標準,根據支持度、置信度、理解度和興趣度綜合評價一條關聯規(guī)則。
　　針對進行關聯規(guī)則挖掘時，計算各個評價標準要重復掃描數據庫的問題，提出了一種屬性目錄結構，根據該結構能夠有效地減少掃描數據庫的次數，從而減少關聯規(guī)則挖掘的時間。
　　根據遺傳算法的全局