一种改进的自适应遗传算法及其在车间调度中的应用
| 第一章 调度问题概述 | 第1-20页 |
| ·调度问题的概述 | 第6-9页 |
| ·调度问题的基本概念 | 第6页 |
| ·调度问题的分类 | 第6-7页 |
| ·调度问题的研究现状 | 第7-9页 |
| ·调度算法的研究 | 第9-19页 |
| ·调度算法的分类 | 第9-16页 |
| ·调度算法的目标函数 | 第16-17页 |
| ·调度算法的复杂性分析 | 第17-19页 |
| ·本文的意义及主要工作 | 第19页 |
| 本章小结 | 第19-20页 |
| 第二章 遗传算法概述 | 第20-32页 |
| ·遗传算法的概述 | 第20-23页 |
| ·遗传算法的特点 | 第20-21页 |
| ·遗传算法的研究现状及发展 | 第21-23页 |
| ·遗传算法的研究 | 第23-31页 |
| ·基本遗传算法的描述 | 第23-25页 |
| ·遗传算法的基本实现技术 | 第25-31页 |
| 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 自适应遗传算法策略研究 | 第32-39页 |
| ·遗传算法的未收敛分析 | 第32-33页 |
| ·当前自适应遗传算法策略分析 | 第33-34页 |
| ·基于遗传算子的自适应遗传算法策略研究 | 第34-38页 |
| ·群体的分析与设计 | 第34页 |
| ·基于编码方式的自适应遗传算法策略研究 | 第34-35页 |
| ·基于选择算子的自适应遗传算法策略研究 | 第35-36页 |
| ·基于交叉算子的自适应遗传算法策略研究 | 第36-37页 |
| ·基于变异算子的自适应遗传算法策略研究 | 第37-38页 |
| 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 改进的自适应遗传算法 | 第39-53页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·改进的自适应遗传算法 | 第39-42页 |
| ·分析种群过早收敛程度的新指标 | 第39-41页 |
| ·自适应调整参数 | 第41-42页 |
| ·模拟退火策略 | 第42页 |
| ·算法的改进及算法流程 | 第42-49页 |
| ·编码和解码 | 第43-44页 |
| ·初始种群的建立 | 第44页 |
| ·适值函数 | 第44页 |
| ·交叉和变异 | 第44-46页 |
| ·遗传算法的运行参数 | 第46-47页 |
| ·算法流程 | 第47-49页 |
| ·改进算法的收敛性 | 第49页 |
| ·改进算法性能验证 | 第49-52页 |
| 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 标准数据集测试 | 第53-60页 |
| ·引言 | 第53页 |
| ·标准测试集库清单 | 第53-54页 |
| ·标准测试集验证界面 | 第54-55页 |
| ·标准测试集验证 | 第55-59页 |
| 本章小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
