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基于混合遗传算法的IPPS问题研究

摘要第2-3页
Abstract第3页
1 绪论第6-11页
    1.1 研究背景与研究意义第6-8页
        1.1.1 研究背景第6-7页
        1.1.2 研究意义第7-8页
    1.2 研究内容第8-9页
    1.3 论文结构和技术路线第9-10页
        1.3.1 论文结构第9页
        1.3.2 技术路线第9-10页
    1.4 本章小结第10-11页
2 理论综述及研究现状第11-25页
    2.1 工艺规划第11-12页
        2.1.1 工艺规划的定义第11页
        2.1.2 工艺规划的研究现状第11-12页
    2.2 车间调度第12-14页
        2.2.1 车间调度的定义第12-13页
        2.2.2 车间调度的研究现状第13-14页
    2.3 工艺规划与调度的集成第14-21页
        2.3.1 工艺规划与调度集成的工件描述模型第14-18页
        2.3.2 工艺规划与调度集成的实现方法第18-20页
        2.3.3 工艺规划与调度集成问题研究现状的问题分析第20-21页
    2.4 遗传算法和模拟退火算法第21-24页
        2.4.1 遗传算法第21-23页
        2.4.2 模拟退火算法第23-24页
    2.5 章节小结第24-25页
3 基于柔性单元的IPPS工件描述模型第25-39页
    3.1 IPPS柔性描述第25-32页
        3.1.1 宏工序第25-26页
        3.1.2 柔性单元的顺序约束第26-28页
        3.1.3 柔性单元的加工顺序第28-29页
        3.1.4 柔性单元顺序约束的循环顺序关系验证第29-31页
        3.1.5 OR子图第31-32页
    3.2 基于柔性单元的IPPS工件描述模型第32-38页
        3.2.1 工件描述模型第32-34页
        3.2.2 基于柔性单元的IPPS工件描述模型的完备性第34-36页
        3.2.3 柔性工件的工艺路线生成算法第36-38页
    3.3 章节小结第38-39页
4 工艺规划与调度集成的实现方法第39-56页
    4.1 工艺规划与调度集成问题的数学模型第39-41页
    4.2 基于混合遗传算法的IPPS实现方法第41-55页
        4.2.1 染色体编码和解码第41-46页
        4.2.2 选择算子第46页
        4.2.3 交叉算子第46-50页
        4.2.4 变异算子第50-52页
        4.2.5 自适应遗传算法改进第52-53页
        4.2.6 基于模拟退火的混合遗传算法设计第53-55页
    4.3 本章小结第55-56页
5 实验仿真第56-65页
    5.1 实验数据第56-61页
    5.2 实验结果及分析第61-64页
    5.3 章节小结第64-65页
结论第65-67页
参考文献第67-73页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第73-74页
致谢第74-76页

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