基于约束满足的改进蚁群算法在车间调度中的应用研究
| 中文摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| ·引言 | 第10页 |
| ·调度问题研究现状 | 第10-14页 |
| ·国内外文献综述 | 第10-13页 |
| ·研究存在的问题 | 第13-14页 |
| ·课题研究的目的及意义 | 第14-15页 |
| ·课题研究的目的 | 第14-15页 |
| ·课题研究的意义 | 第15页 |
| ·课题来源 | 第15页 |
| ·课题研究的内容方法和论文结构 | 第15-17页 |
| ·研究的主要内容与方法 | 第15-16页 |
| ·论文结构 | 第16-17页 |
| 第2章 车间调度问题 | 第17-26页 |
| ·车间调度问题 | 第17-23页 |
| ·车间调度问题的概念及描述 | 第18-19页 |
| ·车间调度问题的数学模型 | 第19-20页 |
| ·车间调度问题的约束分析 | 第20-21页 |
| ·车间调度问题的性能评价标准 | 第21-22页 |
| ·解的表示方法 | 第22-23页 |
| ·车间调度问题的分类及特点 | 第23-24页 |
| ·车间调度问题的分类 | 第23页 |
| ·车间调度问题的特点 | 第23-24页 |
| ·车间调度问题计算复杂性 | 第24页 |
| ·车间调度问题常用的优化算法 | 第24-26页 |
| 第3章 蚁群算法 | 第26-44页 |
| ·蚁群算法基本知识 | 第26-33页 |
| ·蚁群算法产生背景 | 第26页 |
| ·蚁群算法的基本原理 | 第26-29页 |
| ·蚁群优化算法的发展及应用 | 第29-33页 |
| ·蚁群优化算法的特点 | 第33页 |
| ·蚁群算法的模型(以TSP为例) | 第33-38页 |
| ·基本的蚁群算法 | 第33-35页 |
| ·TSP模型 | 第35-36页 |
| ·参数选取与分析 | 第36-38页 |
| ·算法实现步骤 | 第38页 |
| ·改进的蚁群算法 | 第38-42页 |
| ·带精英策略的蚂蚁系统(AS_(elite)) | 第39页 |
| ·蚁群系统 | 第39-41页 |
| ·基于优化排序的蚂蚁系统(AS_(rank)) | 第41页 |
| ·最大最小蚂蚁系统 | 第41-42页 |
| ·其它改进算法和混合算法 | 第42页 |
| ·蚁群优化算法解决JSP | 第42-44页 |
| ·模型及初始化 | 第42-43页 |
| ·算法流程及步骤 | 第43-44页 |
| 第4章 基于约束满足的蚁群算法求解JSP | 第44-54页 |
| ·约束满足技术 | 第44-46页 |
| ·约束满足技术的数学描述 | 第44-45页 |
| ·约束满足技术的求解方法 | 第45-46页 |
| ·改进的蚁群算法 | 第46-47页 |
| ·信息素更新策略 | 第46页 |
| ·算法流程 | 第46-47页 |
| ·基于约束满足的改进蚁群算法 | 第47-54页 |
| ·约束满足技术的应用 | 第47-49页 |
| ·改进算法的流程及步骤 | 第49-51页 |
| ·改进算法的TSP求解和验证 | 第51-53页 |
| ·改进算法的JSP求解模型 | 第53-54页 |
| 第5章 基于改进蚁群算法的车间管理与调度原型系统 | 第54-69页 |
| ·原型系统的设计与开发 | 第54-56页 |
| ·设计原则 | 第54页 |
| ·系统体系结构与功能设计 | 第54-55页 |
| ·开发工具与运行环境 | 第55-56页 |
| ·原型系统的功能实现 | 第56-61页 |
| ·系统功能模块 | 第56-58页 |
| ·模块功能实现 | 第58-61页 |
| ·原型系统的运行与分析 | 第61-68页 |
| ·问题建模 | 第61-62页 |
| ·仿真与甘特图 | 第62-63页 |
| ·算法分析与比较 | 第63-68页 |
| ·小结 | 第68-69页 |
| 第6章 总结与展望 | 第69-71页 |
| ·全文总结 | 第69页 |
| ·展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 攻读学位期间发表的与学位论文相关的论文 | 第76页 |
