遗传算法的改进及在调度优化中的应用研究
| 作者简介 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| §1.1 国内外研究状况 | 第13-14页 |
| ·网络计划技术的产生和发展 | 第13-14页 |
| ·网络计划技术的现状 | 第14页 |
| §1.2 文献综述及本文研究工作 | 第14-18页 |
| ·资源优化 | 第14-15页 |
| ·费用优化 | 第15-16页 |
| ·时间费用资源综合优化 | 第16-18页 |
| §1.3 本课题的意义 | 第18-19页 |
| 第二章 遗传算法的基本原理 | 第19-36页 |
| §2.1 遗传算法的基本思想及特点 | 第19-20页 |
| ·遗传算法的基本思想 | 第19页 |
| ·遗传算法的特点 | 第19-20页 |
| §2.2 遗传算法的实现技术 | 第20-29页 |
| ·遗传算法的基本流程 | 第20-22页 |
| ·遗传编码 | 第22-23页 |
| ·适应值函数及其尺度变换 | 第23-25页 |
| ·选择策略 | 第25-26页 |
| ·交叉算子 | 第26-27页 |
| ·变异算子 | 第27-29页 |
| ·种群设定 | 第29页 |
| §2.3 基本遗传算法 | 第29-31页 |
| ·基本遗传算法的构成要素 | 第29页 |
| ·基本遗传算法的过程 | 第29-30页 |
| ·基本遗传算法存在的问题 | 第30-31页 |
| §2.4 自适应遗传算法 | 第31-34页 |
| ·传统的自适应遗传算法 | 第31-33页 |
| ·自适应遗传算法的改进 | 第33页 |
| ·本文所使用的自适应遗传算法 | 第33-34页 |
| §2.5 本章小结 | 第34-36页 |
| 第三章 自适应遗传算法进行资源优化 | 第36-50页 |
| §3.1 工期固定与资源均衡问题 | 第36-44页 |
| ·工期固定---资源均衡问题概述 | 第36-37页 |
| ·单资源均衡的数学模型 | 第37-38页 |
| ·单资源均衡优化的自适应遗传算法设计 | 第38-41页 |
| ·多资源均衡优化的自适应遗传算法设计 | 第41页 |
| ·应用实例及结果分析 | 第41-44页 |
| §3.2 资源有限与工期最短问题 | 第44-49页 |
| ·资源有限---工期最短问题概述 | 第44-45页 |
| ·资源有限---工期最短的遗传算法设计 | 第45-48页 |
| ·应用实例 | 第48-49页 |
| §3.3 本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 自适应遗传算法进行费用优化 | 第50-62页 |
| §4.1 工期---费用优化的基本概念 | 第50-52页 |
| ·基本概念 | 第50页 |
| ·工期费用关系 | 第50-51页 |
| ·工作的持续时间与费用关系 | 第51-52页 |
| §4.2 利用自适应遗传算法对费用进行优化 | 第52-61页 |
| ·连续型时间费用优化数学模型 | 第52-53页 |
| ·连续型时间费用优化自适应遗传算法设计 | 第53-56页 |
| ·连续型时间费用优化实例验证 | 第56-58页 |
| ·离散型时间费用优化模型的定义 | 第58-59页 |
| ·离散型时间费用优化自适应遗传算法设计 | 第59-61页 |
| §4.3 本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 自适应遗传算法进行综合优化 | 第62-72页 |
| §5.1 综合优化问题的概述 | 第62-63页 |
| §5.2 算法中基本的数据结构的建立 | 第63-64页 |
| §5.3 资源限制的时间费用优化 | 第64-67页 |
| §5.4 资源限制条件下的资源均衡 | 第67页 |
| §5.5 综合优化实例及结果分析 | 第67-71页 |
| §5.6 本章小结 | 第71-72页 |
| 第六章 结论 | 第72-74页 |
| §6.1 本文的主要研究工作 | 第72-73页 |
| §6.2 本文的创新点 | 第73页 |
| §6.3 下一步工作展望 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-77页 |
