摘要 | 第1-5页 |
Abstract | 第5-9页 |
第1章 绪言 | 第9-16页 |
·不确定环境下进化算法的研究背景及意义 | 第9-11页 |
·多目标进化算法的研究现状 | 第9-10页 |
·不确定环境下的多目标进化算法研究现状 | 第10-11页 |
·含有不确定因素的生产调度问题研究背景及意义 | 第11-14页 |
·流水车间调度的研究现状 | 第12-13页 |
·不确定流水车间车间调度问题的研究现状 | 第13-14页 |
·本文研究工作以及结构安排 | 第14-16页 |
第2章 多目标进化算法及模糊调度相关知识 | 第16-24页 |
·进化算法 | 第16-18页 |
·典型进化算法 | 第16页 |
·进化算法的基本框架 | 第16-18页 |
·多目标进化算法 | 第18-20页 |
·多目标优化相关概念 | 第18-19页 |
·多目标进化算法的基本框架 | 第19-20页 |
·模糊调度理论基础 | 第20-23页 |
·模糊数学的相关概念 | 第21-23页 |
·本章小结 | 第23-24页 |
第3章 不确定环境下多目标进化算法性能研究 | 第24-35页 |
·相关概念 | 第25页 |
·噪声适应度函数优化与多目标鲁棒解的区别 | 第25-26页 |
·实验设计 | 第26-28页 |
·噪声描述 | 第26页 |
·测试函数的选择 | 第26-27页 |
·评价参数的选择 | 第27页 |
·实验环境与参数设置 | 第27页 |
·比较方法 | 第27-28页 |
·实验结果及分析 | 第28-33页 |
·实验 1 | 第28页 |
·实验 2 | 第28-31页 |
·实验 3 | 第31-33页 |
·本章小结 | 第33-35页 |
第4章 分布估计算法求解无等待流水车间调度问题 | 第35-45页 |
·无等待流水车间调度问题 | 第35-38页 |
·问题描述 | 第35-36页 |
·目标函数的快速计算方法 | 第36-38页 |
·调度算法 | 第38-43页 |
·适应度赋值 | 第38页 |
·初始化种群 | 第38页 |
·建立概率矩阵 | 第38-39页 |
·抽样 | 第39页 |
·插入移动邻域搜索算法 | 第39-42页 |
·基于图论的邻域搜索算法 | 第42-43页 |
·实验 | 第43-44页 |
·本章小结 | 第44-45页 |
第5章 多目标进化算法解决不确定流水车间车间调度问题 | 第45-62页 |
·不确定流水车间车间调度问题的数学模型 | 第45-50页 |
·不确定流水车间调度问题的优化目标 | 第46-48页 |
·带模糊度目标的不确定流水车间调度问题 | 第48-50页 |
·多目标不确定流水车间调度算法 | 第50-54页 |
·初始化种群 | 第51页 |
·选择算子 | 第51-52页 |
·交叉算子 | 第52页 |
·变异算子 | 第52-53页 |
·修剪算子 | 第53-54页 |
·仿真实验 | 第54-61页 |
·参数设置 | 第56页 |
·实验结果及分析 | 第56-61页 |
·本章小结 | 第61-62页 |
第6章 总结与下一步的工作 | 第62-64页 |
参考文献 | 第64-68页 |
致谢 | 第68-69页 |
附录 | 第69页 |