改进的粒子群优化算法在轮胎硫化车间调度的应用研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 课题的背景和研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 车间调度问题概述 | 第10-15页 |
| 1.2.1 车间调度问题的分类及特点 | 第10-12页 |
| 1.2.2 车间调度问题的研究方法 | 第12-14页 |
| 1.2.3 车间调度研究的发展趋势 | 第14-15页 |
| 1.3 轮胎硫化车间调度研究现状 | 第15-16页 |
| 1.4 本文的主要工作与组织结构 | 第16-17页 |
| 1.4.1 本文主要的研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4.2 本文的章节安排 | 第17页 |
| 1.5 本章小结 | 第17-18页 |
| 2 轮胎硫化车间的调度优化模型研究 | 第18-23页 |
| 2.1 橡胶轮胎的生产工艺及流程 | 第18-19页 |
| 2.2 轮胎硫化工序生产特点 | 第19页 |
| 2.3 轮胎硫化车间调度模型的研究 | 第19-22页 |
| 2.3.1 硫化车间调度问题的影响因素 | 第20页 |
| 2.3.2 硫化车间调度模型的建立与分析 | 第20-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 3 改进的粒子群算法在单目标硫化车间调度中的应用 | 第23-40页 |
| 3.1 单目标硫化车间调度问题的模型研究 | 第23-25页 |
| 3.2 结合遗传算子的改进粒子群算法设计 | 第25-36页 |
| 3.2.1 粒子群算法综述 | 第25-29页 |
| 3.2.2 遗传算法综述 | 第29-31页 |
| 3.2.3 结合遗传算子的改进粒子群算法设计思路 | 第31-34页 |
| 3.2.4 结合遗传算子的改进粒子群算法流程 | 第34-36页 |
| 3.3 仿真实验 | 第36-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 4 改进的粒子群算法在多目标硫化车间调度中的应用 | 第40-52页 |
| 4.1 多目标优化问题概述 | 第40-42页 |
| 4.1.1 多目标优化问题的基本理论 | 第40-41页 |
| 4.1.2 多目标优化问题的求解方法 | 第41-42页 |
| 4.2 多目标硫化车间调度问题的模型研究 | 第42-44页 |
| 4.2.1 问题描述 | 第42-43页 |
| 4.2.2 数学模型 | 第43-44页 |
| 4.3 多目标粒子群混合算法设计 | 第44-48页 |
| 4.3.1 多目标粒子群混合算法设计思路 | 第45-47页 |
| 4.3.2 多目标粒子群混合算法流程 | 第47-48页 |
| 4.4 仿真实验 | 第48-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 5 改进的粒子群算法在动态硫化车间调度中的应用 | 第52-59页 |
| 5.1 动态调度问题的策略研究 | 第52-53页 |
| 5.1.1 动态调度问题的研究方法 | 第52-53页 |
| 5.1.2 滚动窗口机制 | 第53页 |
| 5.2 硫化车间动态调度优化问题的研究 | 第53-56页 |
| 5.2.1 问题描述 | 第53-54页 |
| 5.2.2 数学模型 | 第54-55页 |
| 5.2.3 硫化车间动态调度方法及策略 | 第55-56页 |
| 5.3 仿真实验 | 第56-57页 |
| 5.4 本章小结 | 第57-59页 |
| 6 总结与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 工作总结 | 第59页 |
| 6.2 展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文 | 第66-68页 |
