基于遗传算法的作业车间多目标模糊调度问题研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 致谢 | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-21页 |
| ·引言 | 第12-13页 |
| ·作业车间调度问题 | 第13-18页 |
| ·作业车间调度问题定义与特点 | 第13-15页 |
| ·作业车间调度问题的优化方法 | 第15页 |
| ·作业车间调度问题的研究方法 | 第15-17页 |
| ·作业车间调度国内外研究现状 | 第17-18页 |
| ·课题的提出与意义 | 第18-19页 |
| ·本文主要工作 | 第19-21页 |
| 第二章 作业车间模糊调度模型的建立 | 第21-30页 |
| ·模糊理论的发展 | 第21页 |
| ·模糊调度问题的提出 | 第21-22页 |
| ·模糊调度的数学基础 | 第22-25页 |
| ·模糊数 | 第23-24页 |
| ·三角模糊数 | 第23-24页 |
| ·梯形模糊数 | 第24页 |
| ·模糊数的运算与比较 | 第24-25页 |
| ·作业车间调度问题的描述 | 第25-26页 |
| ·作业车间模糊调度模型的建立 | 第26-29页 |
| ·变量的描述 | 第26页 |
| ·参数模糊化 | 第26-27页 |
| ·目标与结束 | 第27-28页 |
| ·优化模型 | 第28-29页 |
| ·小结 | 第29-30页 |
| 第三章 车间调度中遗传算法设计 | 第30-39页 |
| ·遗传算法概述 | 第30-34页 |
| ·遗传算法的定义 | 第31页 |
| ·遗传算法的处理流程 | 第31-32页 |
| ·遗传算法与传统算法的比较 | 第32-33页 |
| ·遗传算法在进化算法中的比较 | 第33-34页 |
| ·多目标模糊调度中遗传算法设计 | 第34-37页 |
| ·编码与解码 | 第34-35页 |
| ·适应度函数 | 第35页 |
| ·选择算子 | 第35-36页 |
| ·交叉算子 | 第36页 |
| ·变异算子 | 第36-37页 |
| ·遗传算法控制设定 | 第37页 |
| ·小结 | 第37-39页 |
| 第四章 合肥车桥厂作业车间模糊调度仿真 | 第39-48页 |
| ·合肥车桥厂基于生产满意度的模糊调度模型建立 | 第39-42页 |
| ·问题描述 | 第39-40页 |
| ·目标与约束 | 第40-41页 |
| ·模型的输入输出 | 第41-42页 |
| ·模糊调度中的遗传算法改进 | 第42-45页 |
| ·进化策略 | 第42页 |
| ·稳态繁殖 | 第42-44页 |
| ·活动种群 | 第44-45页 |
| ·基于生产满意度的模糊调度仿真 | 第45-47页 |
| ·参数设定 | 第45-46页 |
| ·运算过程 | 第46-47页 |
| ·仿真结果 | 第47页 |
| ·小结 | 第47-48页 |
| 第五章 合肥车桥厂多目标模糊调度的系统仿真研究 | 第48-59页 |
| ·基于综合指标的多目标模糊调度 | 第48-51页 |
| ·问题描述 | 第48-49页 |
| ·优化目标 | 第49-51页 |
| ·多目标模糊调度的遗传算法 | 第51-53页 |
| ·多目标决策理论 | 第51-52页 |
| ·多目标模糊调度遗传算法的设计 | 第52-53页 |
| ·实例仿真 | 第53-57页 |
| ·小结 | 第57-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-62页 |
| ·总结 | 第59-60页 |
| ·主要创新点 | 第60页 |
| ·后继工作展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 作者在硕士期间发表的学术论文 | 第66页 |
