高速船智能推进系统综合优化设计技术研究
第一章 绪论 | 第1-16页 |
·研究任务的提出、目的与来源 | 第9-11页 |
·车间调度问题的定义 | 第9页 |
·车间调度在企业生产中的重要性 | 第9-10页 |
·研究目的与课题来源 | 第10-11页 |
·国内外研究概况 | 第11-14页 |
·车间调度研究综述 | 第11页 |
·车间调度问题的特点 | 第11-12页 |
·车间调度问题的分类 | 第12页 |
·车间调度问题的算法研究 | 第12-14页 |
·本文主要研究内容 | 第14-16页 |
第二章 车间调度数学模型的建立 | 第16-24页 |
·调度的计算复杂性 | 第16-18页 |
·调度问题复杂性的基本概念 | 第16页 |
·P,NP,NP-C,NP-Hard 问题 | 第16-17页 |
·调度集间的关系 | 第17-18页 |
·车间调度的数学描述 | 第18-21页 |
·加工数据和特征描述 | 第18-19页 |
·加工环境的描述 | 第19-21页 |
·车间调度规则与性能指标 | 第21-23页 |
·性能指标描述 | 第21-22页 |
·调度规则 | 第22-23页 |
·本章小结 | 第23-24页 |
第三章 基于遗传算法的静态作业车间调度研究 | 第24-41页 |
·遗传算法在车间调度中的应用概述 | 第24-25页 |
·遗传算法的基本流程 | 第25-31页 |
·编码方法 | 第25-27页 |
·适应度函数 | 第27-28页 |
·选择算子 | 第28-29页 |
·交叉算子 | 第29-30页 |
·变异算子 | 第30-31页 |
·基于遗传算法的 JSSP 调度问题描述 | 第31页 |
·作业车间调度问题的遗传算法 | 第31-37页 |
·遗传基因编码 | 第32-33页 |
·染色体解码及其算法 | 第33-35页 |
·种群初始化 | 第35页 |
·适应度函数设计与计算 | 第35页 |
·遗传操作 | 第35-37页 |
·遗传中止 | 第37页 |
·最佳调度解码 | 第37页 |
·仿真实例与结论 | 第37-40页 |
·本章小结 | 第40-41页 |
第四章 大规模动态作业车间调度的研究 | 第41-61页 |
·大规模动态作业车间调度系统的设计思想 | 第41-42页 |
·系统设计目标 | 第41页 |
·系统的设计原则与特点 | 第41-42页 |
·作业计划建模与算法实现 | 第42-50页 |
·生产计划的层次结构 | 第42-43页 |
·生产计划管理系统总体框架 | 第43-45页 |
·分层网络计划建模 | 第45-47页 |
·启发式作业车间调度建模 | 第47-50页 |
·作业车间调度原型系统设计 | 第50-60页 |
·系统的总体结构 | 第50-51页 |
·系统的主要功能模块 | 第51-53页 |
·功能需求与程序的关系 | 第53页 |
·系统数据结构设计 | 第53-60页 |
·本章小结 | 第60-61页 |
第五章 大规模动态作业车间调度系统的开发与应用 | 第61-86页 |
·系统开发软硬件环境 | 第61-62页 |
·系统软件的开发环境 | 第61页 |
·运行环境 | 第61-62页 |
·作业调度操作过程流程 | 第62页 |
·作业调度系统中的关键技术 | 第62-69页 |
·系统初始化 | 第62-64页 |
·任务添加与零件加工顺序生成 | 第64-65页 |
·生产计划排序与工序处理 | 第65-67页 |
·手工调度与数据安全 | 第67-69页 |
·应用实例 | 第69-84页 |
·新任务添加 | 第69-70页 |
·组合件定义 | 第70页 |
·工艺-设备关联与编辑 | 第70-72页 |
·典型关联文件操作 | 第72页 |
·开完工时间设定 | 第72-74页 |
·生成零件加工顺序 | 第74-75页 |
·排计划 | 第75-76页 |
·计划仿真与手工调度 | 第76-78页 |
·工序处理 | 第78-82页 |
·统计与周期预测 | 第82-84页 |
·应用效果 | 第84页 |
·算法比较 | 第84-85页 |
·本章小结 | 第85-86页 |
第六章 结论与展望 | 第86-88页 |
·本论文的总结 | 第86页 |
·进一步研究工作展望 | 第86-88页 |
参考文献 | 第88-92页 |
致谢 | 第92-93页 |
攻读硕士期间发表的学位论文 | 第93-99页 |