改进的伪并行遗传算法在车间调度中的应用研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·课题研究的背景、目的及意义 | 第8页 |
| ·车间调度问题的国内外研究现状综述 | 第8-9页 |
| ·遗传算法求解调度问题的国内外研究现状综述 | 第9-13页 |
| ·遗传算法的国内外现状 | 第9-10页 |
| ·混合遗传算法的国内外现状 | 第10-11页 |
| ·遗传算法求解车间调度问题的国内外现状 | 第11-13页 |
| ·课题的来源及研究的主要内容 | 第13-16页 |
| ·课题来源 | 第13页 |
| ·课题研究的主要内容 | 第13-14页 |
| ·课题研究的意义 | 第14-16页 |
| 第二章 遗传算法和作业车间调度问题 | 第16-26页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·遗传算法 | 第16-20页 |
| ·遗传算法的基本概念 | 第16-17页 |
| ·遗传算法的基本操作 | 第17-19页 |
| ·遗传算法的收敛性分析 | 第19-20页 |
| ·标准遗传算法的操作过程 | 第20页 |
| ·混合遗传算法 | 第20页 |
| ·作业车间调度问题 | 第20-24页 |
| ·引言 | 第20-21页 |
| ·车间作业调度问题的分类与特点 | 第21-22页 |
| ·JSP的数学模型 | 第22-24页 |
| ·约束条件 | 第24页 |
| ·作业车间调度的基本方法 | 第24-25页 |
| 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 标准遗传算法解决作业车间调度问题 | 第26-35页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·编码方法 | 第26-27页 |
| ·适应度函数 | 第27-28页 |
| ·遗传操作 | 第28-31页 |
| ·种群初始化 | 第28页 |
| ·选择操作 | 第28-29页 |
| ·交叉操作 | 第29-30页 |
| ·变异操作 | 第30页 |
| ·替换策略 | 第30-31页 |
| ·遗传算法的相关参数 | 第31-32页 |
| ·遗传算法的改进 | 第32-34页 |
| 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 一种改进的遗传算法在车间调度中的应用 | 第35-51页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·算法的改进及流程 | 第35-42页 |
| ·编码 | 第35-36页 |
| ·适应度函数 | 第36-37页 |
| ·收敛准则 | 第37页 |
| ·分段-迭代交叉理论的研究 | 第37-39页 |
| ·混沌扰动的引入 | 第39-41页 |
| ·精英个体序列库的建立 | 第41页 |
| ·伪并行操作的开展 | 第41-42页 |
| ·算法的流程 | 第42-44页 |
| ·改进算法的收敛性 | 第44-45页 |
| ·改进算法性能验证 | 第45-50页 |
| ·MT10问题 | 第45-47页 |
| ·实际生产问题 | 第47-50页 |
| 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 遗传算法/车间调度研究平台 | 第51-72页 |
| ·引言 | 第51页 |
| ·系统概述 | 第51-52页 |
| ·总体设计 | 第52-56页 |
| ·设计模式 | 第52-54页 |
| ·系统结构 | 第54-55页 |
| ·软件结构 | 第55-56页 |
| ·通用函数/过程设计 | 第56-62页 |
| ·通用函数/过程一览 | 第56-62页 |
| ·数据结构设计 | 第62-65页 |
| ·程序数据 | 第62-64页 |
| ·数据文件 | 第64-65页 |
| ·甘特图控件 | 第65-66页 |
| ·运行设计 | 第66-71页 |
| 本章小结 | 第71-72页 |
| 结论与展望 | 第72-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80页 |
