基于遗传算法的工程项目工期与成本的优化
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| ·课题背景与意义 | 第9-10页 |
| ·基于网络技术的优化研究现状 | 第10-17页 |
| ·网络计划技术 | 第11-15页 |
| ·工期与费用优化技术研究现状 | 第15-17页 |
| ·本文的主要工作内容 | 第17-19页 |
| 第2章 多目标优化理论及技术 | 第19-25页 |
| ·多目标优化数学模型 | 第20页 |
| ·多目标优化的非劣解 | 第20-22页 |
| ·多目标优化的方法 | 第22-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 遗传算法的原理及实现 | 第25-36页 |
| ·遗传算法优化原理 | 第25-32页 |
| ·标准遗传算法步骤和流程 | 第26-27页 |
| ·流程描述 | 第27-32页 |
| ·遗传算法的数学理论 | 第32-35页 |
| ·模式定理 | 第32-34页 |
| ·积木块假设 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 多目标遗传算法的优化 | 第36-52页 |
| ·遗传算法的多目标优化技术分析 | 第36-40页 |
| ·遗传算法流程的改进设计 | 第40-44页 |
| ·储备仓保存策略的改进 | 第40-42页 |
| ·基于权系数选择方法的改进 | 第42-43页 |
| ·遗传操作 | 第43-44页 |
| ·模型和编码的设计 | 第44-51页 |
| ·PPP 模型 | 第44-46页 |
| ·编码设计 | 第46页 |
| ·权重系数的确定和适应度函数评价 | 第46-47页 |
| ·全节点编码 | 第47-48页 |
| ·关键路线模型编码及算法验证 | 第48-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 基于改进遗传算法的仿真分析 | 第52-73页 |
| ·实例设计 | 第52-53页 |
| ·小生境算法的实现 | 第53-56页 |
| ·小生境算法 | 第53-55页 |
| ·结果分析 | 第55-56页 |
| ·NSGA-II 算法及实现 | 第56-59页 |
| ·NSGA-II 算法 | 第56-57页 |
| ·结果分析 | 第57-59页 |
| ·基于改进算法的分析 | 第59-68页 |
| ·关键路线编码不带储备仓和检测的算法 | 第59-61页 |
| ·关键路线编码带储备仓和检测的算法 | 第61-63页 |
| ·仿真结果分析 | 第63-68页 |
| ·基于混合算法的仿真分析 | 第68-71页 |
| ·本章小结 | 第71-73页 |
| 结论 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78页 |
