基于细菌觅食算法的混线装配排产技术优化
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 选题背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文的主要内容 | 第11-12页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 基础理论及算法 | 第14-34页 |
| 2.1 生产排产问题综述 | 第14-19页 |
| 2.1.1 生产排产问题的分类 | 第15-18页 |
| 2.1.2 生产排产问题的可优化性 | 第18-19页 |
| 2.2 标准细菌觅食算法 | 第19-25页 |
| 2.2.1 BFO算法概述 | 第19-20页 |
| 2.2.2 BFO算子的描述及其运算特点 | 第20-23页 |
| 2.2.3 细菌觅食算法的特点 | 第23-24页 |
| 2.2.4 BFO算法执行过程 | 第24-25页 |
| 2.3 适应度评价指标 | 第25-30页 |
| 2.3.1 按排产生产指标简介 | 第25-26页 |
| 2.3.2 按排产生产指标算例 | 第26-28页 |
| 2.3.3 企业按排产生产指标现状 | 第28-29页 |
| 2.3.4 MES系统简介 | 第29-30页 |
| 2.4 适应度函数评估 | 第30-33页 |
| 2.4.1 神经网络建模原理 | 第30-31页 |
| 2.4.2 神经网络算法模型的确定 | 第31-32页 |
| 2.4.3 适应度函数的建立 | 第32-33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 算法选择与改进 | 第34-42页 |
| 3.1 算法选择 | 第34页 |
| 3.2 算法改进 | 第34-36页 |
| 3.2.1 标准BFO算法的不足 | 第34页 |
| 3.2.2 自适应步长BFOA原理 | 第34-35页 |
| 3.2.3 自适应步长BFOA的执行流程 | 第35-36页 |
| 3.3 BFOA复制操作的改进 | 第36-38页 |
| 3.4 BFOA驱散操作的改进 | 第38-39页 |
| 3.5 引入陡度因子的改进型BP神经网络 | 第39-41页 |
| 3.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 算法的实现与验证 | 第42-52页 |
| 4.1 实验环境与背景 | 第42页 |
| 4.2 算法设计 | 第42-45页 |
| 4.2.1 排产问题描述 | 第42-43页 |
| 4.2.2 编码方案 | 第43-44页 |
| 4.2.3 BFOA参数初始化 | 第44页 |
| 4.2.4 适应度函数确认 | 第44页 |
| 4.2.5 算法应用流程 | 第44-45页 |
| 4.3 仿真实验及结果分析 | 第45-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-52页 |
| 第五章 系统功能设计与实现 | 第52-63页 |
| 5.1 MES系统开发简介 | 第52-54页 |
| 5.1.1 系统开发环境 | 第52页 |
| 5.1.2 系统技术简介 | 第52-54页 |
| 5.2 MES系统的总体设计 | 第54-56页 |
| 5.3 MES系统的具体实现 | 第56-62页 |
| 5.3.1 生产计划 | 第56-58页 |
| 5.3.2 生产信息维护 | 第58-61页 |
| 5.3.3 MES系统统计报表 | 第61-62页 |
| 5.3.4 系统的安全性 | 第62页 |
| 5.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结及展望 | 第63-65页 |
| 6.1 本文研究工作总结 | 第63页 |
| 6.2 研究工作展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第69页 |
