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不确定环境下的多目标进化算法研究及应用

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

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