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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

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