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不确定条件下柔性作业车间的鲁棒优化调度方法

摘要第4-5页
Abstract第5页
第1章 绪论第9-20页
    1.1 课题来源和研究目的第9-10页
    1.2 课题背景及研究意义第10-11页
    1.3 不确定性车间调度问题概述第11-18页
        1.3.1 车间调度问题描述及分类第11-12页
        1.3.2 FJSP问题的主要特点第12页
        1.3.3 FJSP问题的研究方法第12-18页
    1.4 章节安排与论文结构第18-19页
    1.5 本章小结第19-20页
第2章 不确定条件下FJSP问题的理论研究第20-30页
    2.1 不确定性因素的分类第20页
    2.2 不确定性因素的数学描述第20-23页
        2.2.1 在区间内变化的不确定性参数第21-22页
        2.2.2 服从概率分布的不确定性参数第22页
        2.2.3 具有模糊特征的不确定性参数第22-23页
    2.3 不确定条件下车间调度的求解策略与优化理论第23-28页
        2.3.1 不确定因素的表征方式第23-24页
        2.3.2 调度方案的决策机制第24-27页
        2.3.3 调度方案的优化方法第27-28页
    2.4 存在的不足第28-29页
    2.5 本章小结第29-30页
第3章 不确定条件下FJSP的数学模型及其鲁棒优化第30-43页
    3.1 具有不确定加工时间的FJSP问题描述第30-31页
    3.2 不确定FJSP问题的数学模型第31-32页
        3.2.1 相关符号说明第31-32页
        3.2.2 带有不确定加工时间的FJSP模型第32页
    3.3 不确定FJSP模型的鲁棒优化框架第32-42页
        3.3.1 参数不确定情形下通用鲁棒优化框架第33-34页
        3.3.2 鲁棒优化分位点的数学表达第34-41页
        3.3.3 不确定FJSP的鲁棒对等模型第41-42页
    3.4 本章小结第42-43页
第4章 不确定条件下FJSP鲁棒调度算法设计第43-54页
    4.1 遗传算法基本原理及其应用优势第43-44页
        4.1.1 遗传算法的基本原理第43页
        4.1.2 遗传算法在FJSP中的应用优势第43-44页
    4.2 邻域搜索算法基本原理及其应用优势第44-45页
        4.2.1 邻域搜索算法的基本原理第44页
        4.2.2 邻域搜索算法在FJSP中的应用优势第44-45页
    4.3 鲁棒调度算法设计第45-53页
        4.3.1 编码方式与FJSP双层遗传编码第46-47页
        4.3.2 解码方式与FJSP活动调度解码第47-49页
        4.3.3 形成初始化种群第49-50页
        4.3.4 不确定适应度函数设计第50页
        4.3.5 基于轮盘赌的选择操作第50页
        4.3.6 面向工序码和机器码的交叉操作第50-52页
        4.3.7 基于邻域搜索的变异操作第52-53页
    4.4 本章小结第53-54页
第5章 算例分析第54-61页
    5.1 案例描述第54-55页
        5.1.1 典型案例介绍第54页
        5.1.2 大规模案例介绍第54-55页
    5.2 实验参数设置第55页
        5.2.1 算法参数设置第55页
        5.2.2 不确定参数设置第55页
    5.3 典型案例实验结果第55-58页
        5.3.1 典型案例的确定型问题结果第55-56页
        5.3.2 典型案例的不确定型问题结果第56页
        5.3.3 典型案例的不确定参数敏感性分析第56-57页
        5.3.4 典型案例的不确定参数的ANOVA分析第57-58页
    5.4 大规模案例的算法性能分析第58-60页
    5.5 本章小结第60-61页
第6章 总结与展望第61-63页
    6.1 全文总结第61-62页
    6.2 工作展望第62-63页
致谢第63-64页
参考文献第64-69页
附录1 攻读硕士学位期间发表的论文第69-70页
附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目第70-71页
附录3 常见的离散型概率分布第71-72页
附录4 常见的连续型概率分布第72-74页
附录5 部分案例数据表第74-76页
附录6 算法部分程序代码摘录第76-78页

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