面向双柔性多目标工作车间调度的智能算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-21页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 研究现状 | 第13-18页 |
| 1.2.1 柔性工作车间调度研究 | 第13-15页 |
| 1.2.2 进化多目标优化算法 | 第15-18页 |
| 1.3 论文主要工作及组织安排 | 第18-21页 |
| 1.3.1 主要工作 | 第18-19页 |
| 1.3.2 组织安排 | 第19-21页 |
| 第2章 双柔性多目标工作车间调度模型 | 第21-29页 |
| 2.1 传统柔性工作车间介绍 | 第21页 |
| 2.2 考虑人工资源约束的柔性工作车间 | 第21-25页 |
| 2.2.1 问题描述 | 第21-23页 |
| 2.2.2 调度问题建模 | 第23-25页 |
| 2.3 融合绿色指标的双柔性工作车间 | 第25-28页 |
| 2.3.1 问题描述 | 第25-26页 |
| 2.3.2 数学建模 | 第26-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 求解MO-FJSPW的模因算法设计 | 第29-46页 |
| 3.1 模因算法设计 | 第29-38页 |
| 3.1.1 算法框架 | 第29-30页 |
| 3.1.2 编码和解码 | 第30-33页 |
| 3.1.3 交叉算子 | 第33-34页 |
| 3.1.4 变异算子 | 第34-36页 |
| 3.1.5 邻域搜索算子 | 第36-38页 |
| 3.2 算法实例验证 | 第38-44页 |
| 3.2.1 MO-FJSPW算例构造 | 第38-39页 |
| 3.2.2 评价指标 | 第39-40页 |
| 3.2.3 算子验证 | 第40-42页 |
| 3.2.4 与其它算法比较 | 第42-44页 |
| 3.3 本章小结 | 第44-46页 |
| 第4章 针对MO-FJSPG的混合遗传算法设计 | 第46-63页 |
| 4.1 NEFR算法设计 | 第46-50页 |
| 4.1.1 集成排序算子 | 第47-48页 |
| 4.1.2 NEFR中的选择算子 | 第48-49页 |
| 4.1.3 邻域算子设计 | 第49-50页 |
| 4.2 算法实例分析 | 第50-62页 |
| 4.2.1 MO-FJSPG算例设计 | 第50-51页 |
| 4.2.2 实验分析 | 第51-62页 |
| 4.3 本章小结 | 第62-63页 |
| 总结与展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第71页 |
