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求解多目标流水车间调度问题的元启发式算法研究

摘要第5-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第10-17页
    1.1 选题背景与研究意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状综述第11-13页
    1.3 研究目标与研究内容第13-14页
    1.4 论文创新点第14-15页
    1.5 论文内容与组织结构第15-17页
第二章 多目标流水车间调度问题理论基础第17-40页
    2.1 多目标优化问题的基本概念第17-18页
    2.2 多目标流水车间调度问题的定义第18-21页
    2.3 求解多目标流水车间调度问题的优化算法第21-28页
        2.3.1 精确求解算法第21-22页
        2.3.2 启发式算法第22-23页
        2.3.3 元启发式算法第23-28页
    2.4 多目标优化算法性能的评价方法第28-30页
        2.4.1 基于距离函数的评价方法第28-29页
        2.4.2 基于超体积指标的评价方法第29-30页
    2.5 基于Indicator的多目标优化算法第30-38页
        2.5.1 基于Binary-Indicator的多目标优化算法第31-35页
        2.5.2 基于Hypervolume-Indicator的多目标优化算法第35-38页
    2.6 本章小结第38-40页
第三章 基于Path-Relinking的多目标优化算法第40-50页
    3.1 基于Path-Relinking的优化方法第40-41页
    3.2 基于Path-Relinking求解流水车间调度问题的优化算法第41页
    3.3 基于Path-Relinking的多目标优化算法详解第41-44页
        3.3.1 个体之间的距离测度第43页
        3.3.2 个体之间的路径连接第43-44页
        3.3.3 路径解集的选择机制第44页
    3.4 算法测试与结果分析第44-49页
        3.4.1 算例说明及算法参数设置第45-46页
        3.4.2 算法评价工具第46-47页
        3.4.3 实验结果及其分析第47-49页
    3.5 本章小结第49-50页
第四章 基于局部扰动搜索的多目标优化算法第50-60页
    4.1 基于局部扰动搜索的优化方法第50-51页
    4.2 基于局部扰动搜索机制求解组合优化问题的算法第51-52页
    4.3 基于局部扰动搜索的多目标优化算法第52-54页
        4.3.1 局部扰动机制第53-54页
        4.3.2 群体更新机制第54页
    4.4 算法测试与结果分析第54-58页
        4.4.1 算法参数设置第54-55页
        4.4.2 算法评价工具第55-56页
        4.4.3 实验结果及其分析第56-58页
    4.5 本章小结第58-60页
第五章 基于超体积的高维多目标局部搜索算法第60-73页
    5.1 流水车间调度问题的目标维数第60-62页
    5.2 基于超体积的高维多目标优化算法第62-63页
    5.3 基于超体积的高维多目标流水车间调度算法第63-68页
        5.3.1 适应值分配机制第63-67页
        5.3.2 群体更新机制第67-68页
    5.4 算法测试与结果分析第68-72页
        5.4.1 测试算例及算法参数设置第68-70页
        5.4.2 算法评价工具第70页
        5.4.3 实验结果及其分析第70-72页
    5.5 本章小节第72-73页
第六章 结论与展望第73-75页
    6.1 论文的主要工作第73-74页
    6.2 研究工作展望第74-75页
致谢第75-76页
参考文献第76-82页
攻读硕士学位期间取得的成果第82-83页

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