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蚁群优化算法在平行机批调度问题中的应用与研究

摘要第3-5页
Abstract第5-6页
第一章 引言第9-15页
    1.1 调度问题概述第9-11页
        1.1.1 研究背景第9页
        1.1.2 问题描述及问题分类第9-11页
    1.2 批调度问题第11-13页
        1.2.1 差异工件尺寸批调度问题第12-13页
        1.2.2 动态环境下差异工件尺寸的批调度问题第13页
    1.3 论文研究内容及结构安排第13-15页
        1.3.1 论文研究内容第13-14页
        1.3.2 论文结构安排第14-15页
第二章 批调度问题的研究方法第15-21页
    2.1 确定性算法第15-16页
    2.2 启发式算法第16-17页
    2.3 元启发式算法第17-21页
第三章 差异容量下差异工件尺寸的平行机批调度算法研究第21-36页
    3.1 差异容量平行机批调度算法研究第21-23页
        3.1.1 问题假设第21-22页
        3.1.2 问题下界第22-23页
    3.2 基于MultiFit的启发式第23-24页
    3.3 基于ACO1的元启发式算法第24-28页
        3.3.1 编码机制第24页
        3.3.2 信息素定义和更新第24-25页
        3.3.3 启发式信息和候选列表第25-27页
        3.3.4 解的构建和局部优化策略第27-28页
        3.3.5 算法ACO1过程第28页
    3.4 实验结果与分析第28-35页
        3.4.1 实验参数设置第28-29页
        3.4.2 ACO1算法参数设置第29-30页
        3.4.3 实验结果与分析第30-35页
    3.5 本章小节第35-36页
第四章 动态环境下差异容量平行机批调度算法研究第36-52页
    4.1 动态环境下平行机批调度算法研究第36-38页
        4.1.1 问题假设第36-37页
        4.1.2 问题下界第37-38页
    4.2 启发式算法第38-39页
    4.3 基于ACO2的元启发式算法第39-44页
        4.3.1 编码机制第39页
        4.3.2 信息素定义和更新第39-40页
        4.3.3 启发式信息和候选列表第40-42页
        4.3.4 解的构建和局部优化策略第42-43页
        4.3.5 算法ACO2过程第43-44页
    4.4 仿真实验第44-50页
        4.4.1 实验参数设置第44-45页
        4.4.2 蚁群算法参数设置第45-46页
        4.4.3 实验结果与分析第46-50页
    4.5 本章小结第50-52页
第五章 总结与展望第52-54页
    5.1 总结第52-53页
    5.2 展望第53-54页
参考文献第54-59页
致谢第59-60页
攻读学位期间发表的学术论文目录第60页

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