多目标柔性作业车间调度优化问题研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·研究背景 | 第11-12页 |
| ·研究意义 | 第12-13页 |
| ·研究目标 | 第13页 |
| ·研究方法 | 第13-14页 |
| ·研究思路以及内容 | 第14-15页 |
| ·研究思路 | 第14-15页 |
| ·研究内容 | 第15页 |
| ·论文结构 | 第15-17页 |
| 第2章 多目标柔性作业车间调度相关文献综述 | 第17-29页 |
| ·车间调度问题概述 | 第17-22页 |
| ·车间调度问题的历史和现状 | 第17-19页 |
| ·车间调度问题的分类和特点 | 第19-21页 |
| ·车间调度问题主要优化目标 | 第21-22页 |
| ·多目标FJSP优化方法研究现状 | 第22-26页 |
| ·最优化方法 | 第23-24页 |
| ·启发式方法 | 第24-26页 |
| ·多目标FJSP存在的问题和发展趋势 | 第26-27页 |
| ·多目标FJSP存在的问题 | 第26-27页 |
| ·多目标FJSP的发展趋势 | 第27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 第3章 研究的理论基础 | 第29-37页 |
| ·遗传算法 | 第29-32页 |
| ·算法基本思想 | 第29页 |
| ·算法步骤 | 第29-30页 |
| ·基本操作 | 第30-32页 |
| ·粒子群算法 | 第32-34页 |
| ·算法基本思想 | 第32-33页 |
| ·算法步骤 | 第33-34页 |
| ·多种群混合遗传算法 | 第34-35页 |
| ·算法基本思想 | 第34页 |
| ·算法结构 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-37页 |
| 第4章 多目标FJSP模型的建立 | 第37-45页 |
| ·问题的描述 | 第37-38页 |
| ·假设条件与符号表示 | 第38-39页 |
| ·假设条件 | 第38-39页 |
| ·符号表示 | 第39页 |
| ·多目标FJSP模型的建立 | 第39-44页 |
| ·一般的多目标FJSP模型的建立 | 第39-41页 |
| ·扩展的多目标FJSP模型的建立 | 第41-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 多目标FJSP的多种群混合遗传算法设计 | 第45-55页 |
| ·粒子群算法部分的设计 | 第45-48页 |
| ·粒子的编码和解码 | 第45-46页 |
| ·位置和速度的计算 | 第46-47页 |
| ·产生权重、计算适应度 | 第47页 |
| ·粒子群算法参数的设定 | 第47-48页 |
| ·遗传算法部分的设计 | 第48-51页 |
| ·编码和解码 | 第48页 |
| ·适应度计算 | 第48-49页 |
| ·选择操作 | 第49页 |
| ·交叉操作 | 第49-50页 |
| ·变异操作 | 第50页 |
| ·遗传算法参数的设定 | 第50-51页 |
| ·多种群混合遗传算法流程 | 第51-53页 |
| ·多种群混合遗传算法流程图 | 第51页 |
| ·多种群混合遗传算法具体流程 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 第6章 算例分析 | 第55-65页 |
| ·一般的多目标FJSP算例 | 第55-57页 |
| ·扩展的多目标FJSP算例 | 第57-63页 |
| ·算例1 | 第57-60页 |
| ·算例2 | 第60-63页 |
| ·本章小结 | 第63-65页 |
| 第7章 结论与展望 | 第65-67页 |
| ·结论 | 第65页 |
| ·展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 作者从事科学研究和学习经历的简历 | 第75-77页 |
| 附录 | 第77页 |
