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基于混合GA的动态排程问题研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-12页
第1章 绪论第12-22页
   ·引言第12页
   ·论文的选题背景第12-13页
   ·生产排程问题概述第13-19页
     ·生产排程的基本问题第13页
     ·生产排程的三个子过程第13-15页
     ·排程问题的国内外研究现状第15-16页
     ·排程问题的算法研究第16-19页
   ·论文研究工作的目的和内容第19-20页
     ·论文研究的目的和意义第19页
     ·论文的主要研究内容第19-20页
     ·论文结构第20页
   ·本章小结第20-22页
第2章 订单选择的排序策略研究第22-32页
   ·引言第22页
   ·订单选择第22-23页
     ·问题的提出第22-23页
     ·订单选择的思路第23页
   ·订单优先权决策第23-27页
     ·订单优先权决策的影响因素第23-24页
     ·订单优先权决策的方法研究第24-25页
     ·订单优先权决策实例第25-27页
   ·插单重排序第27-30页
     ·插单问题的提出第28页
     ·插单的框架模型第28-29页
     ·待插订单的优先级第29-30页
     ·插单的处理逻辑第30页
   ·本章小结第30-32页
第3章 订单排产问题与指派问题模型第32-42页
   ·引言第32页
   ·排序问题的分类第32-35页
     ·排序问题的概述第32-33页
     ·Flowshop问题简介第33页
     ·Jobshop问题简介第33页
     ·标准指派问题(AP)简介第33-35页
   ·建立广义指派问题(GAP)模型第35-37页
     ·问题描述第35页
     ·变量定义第35-36页
     ·模型建立第36-37页
   ·建立瓶颈指派问题(BAP)模型第37-39页
     ·问题描述第37-38页
     ·变量定义第38页
     ·模型建立第38-39页
   ·问题的转换第39-41页
   ·本章小结第41-42页
第4章 求解AP问题的混合遗传算法策略的设计第42-62页
   ·引言第42页
   ·遗传算法原理和基本流程第42-48页
     ·遗传算法的产生和发展第42-43页
     ·遗传算法的基本原理第43-48页
   ·遗传算法的特点第48-49页
     ·遗传算法的相对优越性第48页
     ·遗传算法的缺陷第48-49页
   ·禁忌搜索算法的原理和基本流程第49-52页
     ·禁忌搜索算法的算法流程第49-52页
     ·禁忌搜索算法的缺陷第52页
   ·遗传算法和禁忌搜索算法的混合策略第52-56页
     ·遗传算法的改进第53-54页
     ·混合遗传算法的流程设计第54-55页
     ·混合遗传算法的操作技术第55-56页
   ·数值实例第56-61页
     ·用混合遗传算法求解Shubert函数的最小值第57-60页
     ·用简单遗传算法求解Shubert函数的最小值第60-61页
   ·本章小结第61-62页
第5章 订单排产实例分析第62-82页
   ·引言第62页
   ·实例描述第62-64页
     ·公司背景第62-63页
     ·问题的提出第63-64页
   ·订单选择排序第64-67页
   ·订单排产的算法流程第67-69页
     ·M文件编程第68-69页
     ·输入数据和输出结果第69页
   ·订单排产的模型求解第69-78页
     ·计算平台第69-70页
     ·问题描述第70-72页
     ·算法应用—BAP的求解第72-75页
     ·运算结果第75-77页
     ·算法应用—GAP的求解第77-78页
   ·问题的扩展第78-81页
   ·本章小结第81-82页
第6章 结论与展望第82-84页
   ·论文总结第82页
   ·论文展望第82-84页
参考文献第84-88页
附录第88-92页
致谢第92-93页
攻读学位期间发表的学术论文第93页

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