辐照企业智能生产调度系统的研究与开发
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 1 绪论 | 第11-14页 |
| 1.1 引言 | 第11-13页 |
| 1.2 研究目标与工作安排 | 第13-14页 |
| 2 相关理论与技术 | 第14-29页 |
| 2.1 生产调度问题介绍 | 第14-17页 |
| 2.1.1 调度问题描述 | 第14页 |
| 2.1.2 调度问题的特征 | 第14-15页 |
| 2.1.3 三参数表示法 | 第15-16页 |
| 2.1.4 计算复杂度 | 第16页 |
| 2.1.5 批调度问题 | 第16-17页 |
| 2.2 生产调度问题的研究方法 | 第17-24页 |
| 2.2.1 生产调度问题的主要研究方法 | 第17-19页 |
| 2.2.2 NBM调度问题的主要研究方法 | 第19-24页 |
| 2.3 NBM调度问题的研究现状 | 第24-26页 |
| 2.4 开发工具与框架介绍 | 第26-28页 |
| 2.4.1 Python语言介绍 | 第26-27页 |
| 2.4.2 Django框架介绍 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 3 辐照企业生产调度问题的研究 | 第29-45页 |
| 3.1 辐照企业生产调度问题分析 | 第29-30页 |
| 3.2 辐照企业生产调度模型建立 | 第30-34页 |
| 3.2.1 问题描述与模型假设 | 第30-31页 |
| 3.2.2 参数说明 | 第31-32页 |
| 3.2.3 问题下界 | 第32-33页 |
| 3.2.4 数学模型 | 第33-34页 |
| 3.3 混合遗传算法设计 | 第34-44页 |
| 3.3.1 编码规则 | 第35页 |
| 3.3.2 初始种群 | 第35-36页 |
| 3.3.3 解码算法 | 第36页 |
| 3.3.4 适应度函数 | 第36-37页 |
| 3.3.5 选择算子 | 第37-38页 |
| 3.3.6 交叉算子 | 第38-39页 |
| 3.3.7 变异算子 | 第39页 |
| 3.3.8 局部搜索算子 | 第39-40页 |
| 3.3.9 DIT算法 | 第40-41页 |
| 3.3.10 算法的实现步骤 | 第41-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 4 辐照企业生产调度系统的开发 | 第45-61页 |
| 4.1 系统设计与实现 | 第45-54页 |
| 4.1.1 系统功能设计 | 第45-52页 |
| 4.1.2 系统总体流程 | 第52-54页 |
| 4.2 混合遗传算法实现调度方案 | 第54-60页 |
| 4.2.1 实现思路 | 第54-55页 |
| 4.2.2 实验设计与分析 | 第55-60页 |
| 4.3 本章小结 | 第60-61页 |
| 5 总结和展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 作者简历 | 第65-67页 |
| 学位论文数据集 | 第67页 |
