基于遗传算法的运控流程优化问题的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 1 引言 | 第10-13页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·研究领域及现状 | 第11-12页 |
| ·论文结构 | 第12-13页 |
| 2 遗传算法 | 第13-25页 |
| ·遗传算法概述 | 第13-14页 |
| ·遗传算法理论基础 | 第14-15页 |
| ·遗传算法的基本原理和步骤 | 第15-23页 |
| ·基本遗传算法 | 第15-17页 |
| ·遗传算法的步骤 | 第17-22页 |
| ·编码 | 第17-18页 |
| ·选择 | 第18-19页 |
| ·交叉 | 第19页 |
| ·变异 | 第19-20页 |
| ·适应度函数 | 第20-21页 |
| ·约束条件与终止准则 | 第21-22页 |
| ·常见的遗传算法 | 第22-23页 |
| ·遗传算法的研究现状和展望 | 第23-25页 |
| ·遗传算法的研究现状 | 第23-24页 |
| ·遗传算法的展望 | 第24-25页 |
| 3 运控流程优化 | 第25-34页 |
| ·图及其绘制 | 第26-29页 |
| ·问题描述 | 第26-27页 |
| ·绘制准则 | 第27-28页 |
| ·绘制方法 | 第28-29页 |
| ·关键路径 | 第29-34页 |
| ·关键路径的概念 | 第29页 |
| ·关键路径法 | 第29-33页 |
| ·其他方法 | 第33-34页 |
| 4 遗传算法在运控流程优化上的应用 | 第34-54页 |
| ·运行控制系统介绍 | 第34-35页 |
| ·图的分层 | 第35页 |
| ·绘制运控流程图 | 第35-39页 |
| ·染色体编码 | 第36-37页 |
| ·初始化群体 | 第37页 |
| ·适应度函数 | 第37页 |
| ·选择策略 | 第37-38页 |
| ·遗传算子操作 | 第38页 |
| ·终止准则及流程框架 | 第38-39页 |
| ·运控系统的关键路径 | 第39-44页 |
| ·染色体编码 | 第39-40页 |
| ·初始化种群 | 第40-41页 |
| ·适应度函数 | 第41页 |
| ·选择策略 | 第41页 |
| ·交叉操作 | 第41-42页 |
| ·变异操作 | 第42-43页 |
| ·终止准则及流程框架 | 第43-44页 |
| ·仿真实验 | 第44-54页 |
| ·绘制运控流程图的仿真实验 | 第44-48页 |
| ·求运控关键活动的仿真实验一 | 第48-51页 |
| ·求运控关键活动的仿真实验二 | 第51-54页 |
| 5 结论 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 附录 | 第58-59页 |
| 攻读硕士期间学术论文情况 | 第59页 |
