差异工件单机批调度的自适应蚁群退火算法研究
摘要 | 第1-5页 |
Abstract | 第5-8页 |
第一章 绪论 | 第8-18页 |
·组合优化问题与计算复杂性 | 第8-9页 |
·生产调度问题及分类 | 第9-12页 |
·三参数表示法 | 第9-11页 |
·调度问题分类 | 第11-12页 |
·批调度问题综述 | 第12-14页 |
·古典调度问题与批调度问题 | 第12-13页 |
·差异工件批调度问题 | 第13-14页 |
·研究简介 | 第14-18页 |
·研究内容及意义 | 第14-15页 |
·论文结构 | 第15-18页 |
第二章 差异工件批调度问题的研究方法 | 第18-32页 |
·差异工件批调度问题的研究现状 | 第18-19页 |
·差异工件批调度问题的研究方法 | 第19-32页 |
·数学规划法 | 第20页 |
·启发式算法 | 第20-22页 |
·人工智能算法 | 第22-29页 |
·现有研究方法优劣势 | 第29-32页 |
第三章 差异工件单机批调度的自适应蚁群退火算法 | 第32-42页 |
·差异工件单机批调度问题的数学模型及计算复杂性 | 第32-33页 |
·差异工件单机批调度问题的下界 | 第33-34页 |
·自适应蚁群退火算法的实现 | 第34-42页 |
·解得编码方案和信息素含义 | 第34-35页 |
·启发式信息 | 第35-36页 |
·自适应状态转移概率 | 第36-38页 |
·模拟退火的信息素更新 | 第38-39页 |
·局部优化算法 | 第39-40页 |
·算法的实现步骤 | 第40-42页 |
第四章 实验仿真与结果分析 | 第42-48页 |
·实验简介 | 第42页 |
·算法参数设置 | 第42-43页 |
·实验结果与性能分析 | 第43-48页 |
第五章 总结与展望 | 第48-50页 |
·研究内容 | 第48-49页 |
·研究展望 | 第49-50页 |
参考文献 | 第50-54页 |