不确定生产过程的群体智能优化调度方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| ·课题背景及研究意义 | 第10-11页 |
| ·生产调度研究进展与发展趋势 | 第11-15页 |
| ·生产调度问题 | 第11页 |
| ·生产调度问题的分类 | 第11-12页 |
| ·车间调度研究进展与发展趋势 | 第12-15页 |
| ·群体智能 | 第15-17页 |
| ·论文结构安排 | 第17-19页 |
| 第2章 基本蚁群算法原理 | 第19-35页 |
| ·基本蚁群算法原理 | 第19-25页 |
| ·蚂蚁的生物学特征 | 第19-21页 |
| ·基本蚁群算法原理 | 第21-25页 |
| ·基本蚁群算法的数学模型 | 第25-28页 |
| ·基本蚁群算法的实现 | 第28-29页 |
| ·基本蚁群算法的实现步骤 | 第28-29页 |
| ·基本蚁群算法的程序流程图 | 第29页 |
| ·蚁群算法的优缺点 | 第29-31页 |
| ·蚁群算法在生产调度中的应用及存在的问题 | 第31-33页 |
| ·蚁群算法的改进思路 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 基于改进蚁群算法的不确定生产过程调度 | 第35-59页 |
| ·不确定性生产调度问题 | 第35-37页 |
| ·生产过程的不确定性 | 第35-36页 |
| ·不确定因素的处理方法 | 第36-37页 |
| ·Job Shop问题的数学模型 | 第37-43页 |
| ·Job Shop问题的描述 | 第37-39页 |
| ·描述Job Shop调度问题的变量 | 第39页 |
| ·Job Shop调度问题的数学描述 | 第39-43页 |
| ·改进蚁群算法的实现 | 第43-53页 |
| ·仿真与分析 | 第53-57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 第4章 基于改进蚁群算法的智能调度系统设计与开发 | 第59-74页 |
| ·需求分析 | 第59-61页 |
| ·系统设计 | 第61-64页 |
| ·数据库设计 | 第61-63页 |
| ·系统结构图 | 第63-64页 |
| ·信息管理模块的开发 | 第64-69页 |
| ·资源管理 | 第64-67页 |
| ·生产调度信息管理 | 第67-69页 |
| ·动态调度模块的开发 | 第69-73页 |
| ·机器变化的动态调度 | 第69-71页 |
| ·订单变化的动态调度 | 第71-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 第5章 总结与展望 | 第74-76页 |
| ·研究工作总结 | 第74-75页 |
| ·展望 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第81页 |
