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基于和声搜索算法的云制造服务组合优化研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
1 绪论第9-21页
    1.1 研究背景及意义第9-11页
        1.1.1 研究背景第9-10页
        1.1.2 研究意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-18页
        1.2.1 云制造第11-12页
        1.2.2 云制造服务组合第12-13页
        1.2.3 云制造多任务服务组合第13-14页
        1.2.4 云制造服务组合优化第14-17页
        1.2.5 和声搜索算法第17-18页
    1.3 本文的创新点第18-19页
    1.4 论文结构安排第19-21页
2 相关理论基础第21-31页
    2.1 云制造服务组合第21-24页
        2.1.1 云制造及云制造服务第21-22页
        2.1.2 云制造服务组合第22-23页
        2.1.3 云制造服务组合的特点第23-24页
    2.2 和声搜索算法第24-31页
        2.2.1 算法原理第24-25页
        2.2.2 算法运算流程第25-28页
        2.2.3 算法参数讨论第28页
        2.2.4 算法的特征第28-31页
3 和声搜索算法求解云制造单任务服务组合优化问题第31-47页
    3.1 云制造服务组合优化问题特征分析第31-32页
    3.2 云制造单任务服务组合执行路径与服务时间分析第32-33页
    3.3 云制造单任务服务组合优化模型第33-36页
        3.3.1 问题描述第33-34页
        3.3.2 模型描述第34-36页
        3.3.3 模型讨论第36页
    3.4 云制造单任务服务组合求解结果评价第36-47页
        3.4.1 云制造单任务服务组合算例描述第36-37页
        3.4.2 云制造单任务服务组合优化模型求解第37-43页
        3.4.3 云制造单任务服务组合对比模型求解与比较第43-47页
4 和声搜索算法求解云制造多任务服务组合优化问题第47-55页
    4.1 云制造同类型多任务服务组合流程第47-48页
    4.2 云制造同类型多任务服务组合优化模型第48-51页
        4.2.1 问题描述第48-49页
        4.2.2 模型建立第49-51页
        4.2.3 模型讨论第51页
    4.3 云制造同类型多任务服务组合优化模型求解第51-55页
        4.3.1 算例求解第51-54页
        4.3.2 求解结果分析第54-55页
5 结论与展望第55-57页
    5.1 研究结论第55-56页
    5.2 研究展望第56-57页
参考文献第57-63页
致谢第63-64页

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