基于遗传算法的作业车间调度问题研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-21页 |
| ·研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| ·车间调度问题概述 | 第10-13页 |
| ·车间调度问题的描述 | 第10-11页 |
| ·车间调度问题的分类 | 第11-12页 |
| ·车间调度问题的特点 | 第12-13页 |
| ·车间调度问题的研究方法 | 第13-17页 |
| ·精确求解方法 | 第13-14页 |
| ·近似求解方法 | 第14-17页 |
| ·含柔性的作业车间调度问题 | 第17页 |
| ·国内外研究现状 | 第17-19页 |
| ·调度问题的研究概况 | 第17-18页 |
| ·柔性作业车间调度问题的研究现状 | 第18-19页 |
| ·论文主要研究内容 | 第19页 |
| ·本章小结 | 第19-21页 |
| 第二章 遗传算法及其在车间调度中的应用 | 第21-34页 |
| ·遗传算法 | 第21-26页 |
| ·遗传算法的产生与发展 | 第21-22页 |
| ·遗传算法的基本概念 | 第22-23页 |
| ·遗传算法的基本思想 | 第23页 |
| ·遗传算法基本步骤及其优缺点 | 第23-26页 |
| ·粒子群优化算法简介 | 第26-29页 |
| ·基本粒子群优化算法 | 第27-28页 |
| ·标准粒子群优化算法 | 第28-29页 |
| ·遗传算法在作业车间调度问题中的应用 | 第29-33页 |
| ·JSP的遗传算法编码设计 | 第29-30页 |
| ·JSP的交叉与变异操作设计 | 第30-33页 |
| ·混合遗传算法求解JSP | 第33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 求解作业车间调度问题的PSO/GA算法 | 第34-42页 |
| ·作业车间调度问题 | 第34-35页 |
| ·作业车间调度问题描述及约束条件 | 第34页 |
| ·作业车间调度问题的数学模型 | 第34-35页 |
| ·一种求解JSP的混合算法 | 第35-39页 |
| ·编码和解码 | 第35-37页 |
| ·初始解的产生 | 第37页 |
| ·适应度函数 | 第37-38页 |
| ·交叉操作和变异操作 | 第38-39页 |
| ·PSO/GA算法的流程图 | 第39页 |
| ·实验结果与分析 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 一种求解柔性作业车间调度问题的混合算法 | 第42-51页 |
| ·柔性作业车间调度问题的描述 | 第42-43页 |
| ·基于Logistic映射的混沌粒子群算法 | 第43页 |
| ·求解FJSP的混合算法设计 | 第43-48页 |
| ·编码与解码设计 | 第44-45页 |
| ·位置和速度的计算 | 第45页 |
| ·初始解的产生 | 第45-46页 |
| ·适应度函数 | 第46-47页 |
| ·交叉策略 | 第47-48页 |
| ·变异策略 | 第48页 |
| ·混合PSO算法的框架图 | 第48页 |
| ·实验结果与分析 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 总结与展望 | 第51-52页 |
| 1 全文总结 | 第51页 |
| 2 工作展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 附件 | 第58页 |
