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柔性车间调度问题中的智能优化算法研究

摘要第3-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第9-14页
    1.1 选题背景及意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-12页
    1.3 本文主要工作第12页
    1.4 本文章节安排第12-14页
第二章 基本理论知识介绍与分析第14-28页
    2.1 车间调度问题第14-16页
        2.1.1 车间调度问题的描述第14页
        2.1.2 车间调度问题的分类及特点第14-15页
        2.1.3 车间调度问题的发展趋势第15-16页
    2.2 柔性车间调度问题第16-19页
        2.2.1 符号定义第16页
        2.2.2 FFSP描述第16-17页
        2.2.3 FJSP描述第17-18页
        2.2.4 常用的性能指标第18-19页
    2.3 蝙蝠算法第19-26页
        2.3.1 蝙蝠算法概述第19页
        2.3.2 蝙蝠算法生物学原理第19-20页
        2.3.3 基本蝙蝠算法第20-23页
        2.3.4 二进制蝙蝠算法第23-26页
        2.3.5 蝙蝠算法研究进展第26页
    2.4 本章小结第26-28页
第三章 基于离散蝙蝠算法的单目标柔性流水车间调度研究第28-40页
    3.1 问题描述及优化性能指标第28页
    3.2 算法设计第28-34页
        3.2.1 编码策略第28-30页
        3.2.2 种群初始化第30页
        3.2.3 冲突检测及调度规则第30-31页
        3.2.4 位置更新第31-34页
        3.2.5 算法流程第34页
    3.3 实例仿真和算法比较第34-39页
        3.3.1 实例测试第35-38页
        3.3.2 算法比较第38-39页
    3.4 本章小结第39-40页
第四章 基于改进蝙蝠算法的单目标柔性作业车间调度研究第40-50页
    4.1 问题描述及性能指标第40页
    4.2 改进蝙蝠算法第40-43页
        4.2.1 编码和解码策略第40页
        4.2.2 种群初始化第40-42页
        4.2.3 位置更新第42-43页
        4.2.4 惯性权重的调整第43页
        4.2.5 算法流程图第43页
    4.3 实例仿真与算法比较第43-49页
        4.3.1 实例测试第43-48页
        4.3.2 算法比较第48-49页
    4.4 本章小结第49-50页
第五章 基于混合离散蝙蝠算法的多目标柔性作业车间调度研究第50-61页
    5.1 多目标优化理论第50页
    5.2 多目标FJSP描述及数学建模第50-51页
    5.3 算法设计第51-55页
        5.3.1 编码和解码策略第52页
        5.3.2 优先指派规则策略第52-53页
        5.3.3 时钟算法第53-55页
        5.3.4 算法流程第55页
    5.4 实例仿真和算法比较第55-60页
    5.5 本章小结第60-61页
第六章 主要结论与展望第61-63页
    6.1 主要结论第61-62页
    6.2 展望第62-63页
致谢第63-64页
参考文献第64-69页
附录: 作者在攻读硕士学位期间发表的论文第69页

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