基于复杂网络的多目标柔性车间调度问题的研究
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 工业4.0与中国制造2025 | 第10页 |
| 1.1.2 大数据时代的到来 | 第10-11页 |
| 1.1.3 研究的意义 | 第11页 |
| 1.2 研究内容及主要技术路线 | 第11-14页 |
| 1.2.1 研究内容及论文结构 | 第11-12页 |
| 1.2.2 主要技术路线 | 第12页 |
| 1.2.3 本文创新点 | 第12-14页 |
| 第2章 理论概述 | 第14-28页 |
| 2.1 复杂网络 | 第14-23页 |
| 2.1.1 起源与发展 | 第14-15页 |
| 2.1.2 数学描述 | 第15-16页 |
| 2.1.3 重要概念及方法 | 第16-19页 |
| 2.1.4 复杂网络的计算机表示 | 第19-23页 |
| 2.2 多目标柔性车间调度问题 | 第23-28页 |
| 2.2.1 多目标柔性车间调度问题描述 | 第24页 |
| 2.2.2 多目标柔性车间调度问题的特点 | 第24-25页 |
| 2.2.3 多目标柔性车间调度问题研究现状 | 第25-28页 |
| 第3章 物料-工序网络模型 | 第28-42页 |
| 3.1 问题描述 | 第28页 |
| 3.2 模型建立 | 第28-32页 |
| 3.2.1 生产流程分析 | 第28-30页 |
| 3.2.2 物料-工序模型 | 第30-32页 |
| 3.3 网络特性分析 | 第32-34页 |
| 3.3.1 网络概况 | 第32页 |
| 3.3.2 网络度分布 | 第32-33页 |
| 3.3.3 网络结构产生的原因 | 第33-34页 |
| 3.4 蚁群算法 | 第34-36页 |
| 3.4.1 算法概述 | 第34页 |
| 3.4.2 算法原理及步骤 | 第34-36页 |
| 3.5 算法设计 | 第36-39页 |
| 3.5.1 约束条件及目标函数 | 第36页 |
| 3.5.2 初始化 | 第36-37页 |
| 3.5.3 路径选择规则 | 第37-38页 |
| 3.5.4 信息素更新规则 | 第38-39页 |
| 3.6 算法结果与网络拓扑结构关系分析 | 第39-40页 |
| 3.6.1 算法结果分析 | 第39页 |
| 3.6.2 算法及模型评价 | 第39-40页 |
| 3.7 小结 | 第40-42页 |
| 第4章 基于数据的复杂网络模型 | 第42-58页 |
| 4.1 问题描述 | 第42页 |
| 4.2 Apriori算法 | 第42-47页 |
| 4.2.1 算法概述 | 第42-43页 |
| 4.2.2 算法流程 | 第43-44页 |
| 4.2.3 算法应用 | 第44-47页 |
| 4.3 模型建立 | 第47-53页 |
| 4.3.1 数据预处理 | 第47-48页 |
| 4.3.2 特殊节点说明 | 第48-49页 |
| 4.3.3 节点的设置 | 第49-50页 |
| 4.3.4 边的建立 | 第50-52页 |
| 4.3.5 边的剪枝 | 第52页 |
| 4.3.6 边权的设置 | 第52-53页 |
| 4.3.7 节点定义域 | 第53页 |
| 4.4 模型分析 | 第53-56页 |
| 4.4.1 模型结构分析 | 第54-55页 |
| 4.4.2 模型仿真与评价 | 第55-56页 |
| 4.4.3 模型优势 | 第56页 |
| 4.5 小结 | 第56-58页 |
| 第5章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 总结 | 第58页 |
| 5.2 展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 在学期间主要科研成果 | 第66-67页 |
| 发表学术论文 | 第66页 |
| 其他科研成果 | 第66-67页 |
| 附件 | 第67-73页 |
