柔性作业车间的多目标动态稳健调度研究
摘要 | 第9-11页 |
ABSTRACT | 第11-12页 |
第1章 绪论 | 第13-19页 |
1.1 论文的研究背景及意义 | 第13-14页 |
1.1.1 研究背景 | 第13页 |
1.1.2 研究目的及意义 | 第13-14页 |
1.2 调度问题及国内外研究现状 | 第14-17页 |
1.2.1 动态调度问题的研究方法 | 第14-16页 |
1.2.2 动态调度问题的研究现状 | 第16-17页 |
1.3 现状总结及问题分析 | 第17页 |
1.4 论文的主要研究内容 | 第17-19页 |
1.4.1 研究过程中的主要工作 | 第17-18页 |
1.4.2 内容安排 | 第18-19页 |
第2章 柔性作业车间的多目标的调度问题研究 | 第19-31页 |
2.1 车间调度问题概述 | 第19-21页 |
2.1.1 车间调度问题的分类 | 第19页 |
2.1.2 车间调度问题的特点 | 第19-20页 |
2.1.3 柔性作业车间的调度问题描述 | 第20-21页 |
2.2 多目标优化问题的研究方法 | 第21-25页 |
2.2.1 多目标优化的基本概念 | 第21-23页 |
2.2.2 多目标问题的优化方法 | 第23-25页 |
2.3 柔性作业车间的多目标调度性能指标 | 第25-29页 |
2.3.1 常用的性能指标 | 第26-27页 |
2.3.2 各性能指标计算方法 | 第27-29页 |
2.4 本章小结 | 第29-31页 |
第3章 免疫遗传算法的基本理论 | 第31-39页 |
3.1 遗传算法的基本理论 | 第31-33页 |
3.1.1 遗传算法的基本思想 | 第31-32页 |
3.1.2 遗传算法的特点及存在的问题 | 第32-33页 |
3.2 免疫算法的基本理论 | 第33-35页 |
3.3 免疫遗传算法的基本理论 | 第35-37页 |
3.3.1 免疫遗传算法的基本流程 | 第35-36页 |
3.3.2 免疫遗传算法的功能 | 第36-37页 |
3.4 本章小结 | 第37-39页 |
第4章 基于事件与周期驱动的多级动态稳健调度策略 | 第39-55页 |
4.1 多目标作业车间的动态调度模型构建 | 第39-42页 |
4.1.1 作业车间动态调度问题的描述 | 第39-40页 |
4.1.2 柔性作业车间的多目标的动态调度模型 | 第40-42页 |
4.2 滚动调度技术 | 第42-45页 |
4.2.1 滚动窗口 | 第42-43页 |
4.2.2 窗口工件的选取 | 第43-44页 |
4.2.3 滚动调度机制 | 第44-45页 |
4.3 多级动态稳健调度策略 | 第45-49页 |
4.3.1 再调度周期的确定 | 第45页 |
4.3.2 扰动事件评估 | 第45-46页 |
4.3.3 缓冲整合策略 | 第46-47页 |
4.3.4 局部更新策略 | 第47-48页 |
4.3.5 完全重调度策略 | 第48页 |
4.3.6 多级动态稳健调度策略流程 | 第48-49页 |
4.4 算法评估 | 第49-53页 |
4.5 本章小结 | 第53-55页 |
第5章 柔性作业车间的多目标的完全重调度研究 | 第55-75页 |
5.1 多目标FJSP的免疫遗传算法设计 | 第55-66页 |
5.1.1 再调度问题的编码 | 第55-56页 |
5.1.2 再调度问题的解码 | 第56-58页 |
5.1.3 遗传操作的设计 | 第58-60页 |
5.1.4 免疫操作的设计 | 第60-63页 |
5.1.5 Pareto最优解集的构造 | 第63页 |
5.1.6 精英保留策略 | 第63-65页 |
5.1.7 多目标FJSP的免疫遗传算法流程 | 第65-66页 |
5.2 算法的性能特点分析 | 第66-68页 |
5.2.1 算法收敛性分析 | 第66-67页 |
5.2.2 Pareto解集多样性分析 | 第67-68页 |
5.3 完全重调度问题分析 | 第68-70页 |
5.3.1 再调度的稳健性设计 | 第68-69页 |
5.3.2 动态调度的实时性分析 | 第69-70页 |
5.4 算法评估 | 第70-73页 |
5.5 本章小结 | 第73-75页 |
总结与展望 | 第75-77页 |
总结 | 第75-76页 |
展望 | 第76-77页 |
参考文献 | 第77-83页 |
致谢 | 第83-85页 |
攻读硕士学位期间发表的论文 | 第85-87页 |
学位论文评阅及答辩情况表 | 第87页 |