改进粒子群算法在车间调度中的研究及应用
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-21页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 车间调度问题概述 | 第10-15页 |
| 1.2.1 车间调度问题数学描述 | 第10-12页 |
| 1.2.2 车间调度问题的分类 | 第12-14页 |
| 1.2.3 车间调度问题的描述方法 | 第14-15页 |
| 1.3 国内外研究现状及不足 | 第15-18页 |
| 1.3.1 拉格朗日松弛法 | 第16页 |
| 1.3.2 模拟退火算法 | 第16页 |
| 1.3.3 蚁群算法 | 第16-17页 |
| 1.3.4 神经网络算法 | 第17页 |
| 1.3.5 遗传算法 | 第17页 |
| 1.3.6 差分进化算法 | 第17页 |
| 1.3.7 粒子群算法 | 第17-18页 |
| 1.3.8 禁忌搜索算法 | 第18页 |
| 1.4 主要研究内容 | 第18-19页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第19-21页 |
| 第2章 粒子群和禁忌搜索算法基本原理与改进 | 第21-37页 |
| 2.1 粒子群算法概述 | 第21-26页 |
| 2.1.1 粒子群算法起源 | 第21-22页 |
| 2.1.2 粒子群算法模型 | 第22-23页 |
| 2.1.3 粒子群算法基本流程 | 第23-24页 |
| 2.1.4 粒子群算法参数、模型分析 | 第24-26页 |
| 2.2 禁忌搜索算法概述 | 第26-30页 |
| 2.2.1 禁忌搜索算法的基本原理 | 第26-27页 |
| 2.2.2 禁忌搜索算法介绍 | 第27-28页 |
| 2.2.3 禁忌搜索算法流程 | 第28-30页 |
| 2.3 粒子群算法和禁忌搜索算法的优缺点分析 | 第30-31页 |
| 2.3.1 粒子群算法的优缺点 | 第30-31页 |
| 2.3.2 禁忌搜索算法的优缺点 | 第31页 |
| 2.4 改进的粒子群算法及其性能测试 | 第31-36页 |
| 2.4.1 粒子群算法改进思想 | 第31-32页 |
| 2.4.2 测试函数的选取 | 第32-33页 |
| 2.4.3 实验环境及参数设置 | 第33-34页 |
| 2.4.4 实验结果分析 | 第34-36页 |
| 2.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第3章 改进粒子群算法在车间调度问题中的研究 | 第37-49页 |
| 3.1 目标函数和适应值函数 | 第37页 |
| 3.2 编码和解码 | 第37-41页 |
| 3.2.1 编码 | 第37-38页 |
| 3.2.2 解码 | 第38-40页 |
| 3.2.3 二级编码 | 第40-41页 |
| 3.3 粒子群算法的更新公式 | 第41-43页 |
| 3.4 车间调度问题中邻域结构的研究 | 第43-45页 |
| 3.5 改进粒子群算法求解车间调度问题的基本流程 | 第45-48页 |
| 3.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 改进粒子群算法求解作业车间调度问题 | 第49-57页 |
| 4.1 作业车间调度问题的选择 | 第49-50页 |
| 4.2 作业车间调度问题实例求解与分析 | 第50-56页 |
| 4.2.1 求解10×10作业车间调度问题 | 第50-52页 |
| 4.2.2 求解MT和LA类型作业车间调度问题 | 第52-56页 |
| 4.3 本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 改进粒子群算法求解柔性作业车间调度问题 | 第57-67页 |
| 5.1 柔性作业车间调度简介 | 第57-58页 |
| 5.2 柔性作业车间调度问题解的衡量标准 | 第58-59页 |
| 5.3 柔性作业车间调度问题的求解方法 | 第59-62页 |
| 5.3.1 柔性作业车间调度的编码和解码 | 第59-60页 |
| 5.3.2 柔性作业车间调度粒子的更新方法 | 第60-62页 |
| 5.4 柔性作业车间调度问题实例求解与分析 | 第62-66页 |
| 5.5 本章小结 | 第66-67页 |
| 结论 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 攻读学位期间取得学术成果 | 第74页 |
