粒子群算法求解车间调度问题研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 致谢 | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-17页 |
| ·调度在企业中的意义 | 第12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-15页 |
| ·本文内容安排 | 第15-17页 |
| 第二章 生产调度问题的描述及研究方法 | 第17-24页 |
| ·生产调度问题的分类和特点 | 第17-18页 |
| ·生产调度问题的描述 | 第18-19页 |
| ·两种生产调度问题的表示法 | 第18页 |
| ·流水车间调度问题 | 第18-19页 |
| ·作业车间调度问题 | 第19页 |
| ·柔性作业车间调度问题 | 第19页 |
| ·生产调度问题的研究方法 | 第19-24页 |
| ·运筹学方法 | 第20页 |
| ·规则调度方法 | 第20页 |
| ·系统仿真方法 | 第20-21页 |
| ·人工智能方法 | 第21页 |
| ·邻域搜索算法和智能进化算法 | 第21-24页 |
| 第三章 粒子群优化算法 | 第24-32页 |
| ·粒子群优化算法的基本思想 | 第24-25页 |
| ·基本粒子群优化算法 | 第25-26页 |
| ·标准粒子群优化算法 | 第26页 |
| ·粒子群优化算法性能分析 | 第26-29页 |
| ·Gbest 模型分析 | 第27-28页 |
| ·Pbest 模型分析 | 第28页 |
| ·Common 模型分析 | 第28-29页 |
| ·粒子群优化算法的改进 | 第29-32页 |
| ·引入压缩因子 | 第29页 |
| ·引入邻域算子 | 第29-30页 |
| ·引入多种群协同进化机制 | 第30-31页 |
| ·引入量子空间搜索 | 第31-32页 |
| 第四章 求解作业车间调度问题的粒子群优化算法 | 第32-44页 |
| ·作业车间调度问题 | 第32-33页 |
| ·作业车间调度问题描述及约束条件 | 第32页 |
| ·作业车间调度问题的数学模型 | 第32-33页 |
| ·编码设计 | 第33-35页 |
| ·编码方案的性质 | 第33页 |
| ·编码的分类 | 第33-35页 |
| ·求解 JSSP 的粒子群算法 | 第35-38页 |
| ·算法设计中关键问题 | 第35-36页 |
| ·位置和速度向量的更新 | 第36页 |
| ·算法流程 | 第36-37页 |
| ·模拟仿真 | 第37-38页 |
| ·求解 JSSP 的量子粒子群算法 | 第38-41页 |
| ·量子粒子群算法 | 第38-39页 |
| ·模拟仿真 | 第39-40页 |
| ·结果分析 | 第40-41页 |
| ·求解作业车间调度问题的混合量子粒子群算法 | 第41-44页 |
| ·模拟退火算法 | 第41页 |
| ·量子粒子群－模拟退火混合算法 | 第41-42页 |
| ·混合算法流程 | 第42页 |
| ·实验结果 | 第42-44页 |
| 第五章 生产调度优化系统 | 第44-52页 |
| ·系统运行环境 | 第44页 |
| ·数据库设计 | 第44-46页 |
| ·系统功能结构图 | 第46-47页 |
| ·系统主要界面 | 第47-52页 |
| ·系统主界面 | 第47页 |
| ·工艺管理 | 第47-48页 |
| ·订单管理 | 第48-49页 |
| ·排产管理 | 第49-50页 |
| ·结果查询 | 第50-52页 |
| 第六章 总结与展望 | 第52-54页 |
| ·总结 | 第52页 |
| ·进一步研究方向 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-60页 |
