基于混合遗传算法的MES车间调度系统研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| ·选题研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·与课题相关的国内外研究现状 | 第12-16页 |
| ·论文的主要内容 | 第16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 第二章 MES车间调度问题概述 | 第17-27页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·调度问题及其描述 | 第17-20页 |
| ·车间调度问题的描述 | 第17-18页 |
| ·车间调度问题的分类与特点 | 第18-20页 |
| ·车间调度问题优化的主要目标 | 第20页 |
| ·Job Shop调度问题 | 第20-25页 |
| ·Job Shop调度模型描述 | 第20-23页 |
| ·柔性Job Shop调度模型描述 | 第23-24页 |
| ·调度目标 | 第24-25页 |
| ·Job Shop调度的智能优化算法 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 混合遗传算法的理论基础与研究 | 第27-44页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·遗传算法 | 第27-34页 |
| ·遗传算法的原理和特点 | 第27-28页 |
| ·遗传算法的基本流程 | 第28-29页 |
| ·遗传算法参数与操作的设计 | 第29-34页 |
| ·文化算法(CA) | 第34-41页 |
| ·文化算法模型 | 第34-35页 |
| ·文化算法的流程和特点 | 第35-36页 |
| ·文化算法在求解非线性约束优化问题中的应用 | 第36-41页 |
| ·自适应文化遗传算法(SCGA) | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 自适应文化遗传算法求解车间调度问题 | 第44-61页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·Job-shop调度的编码设计 | 第44-46页 |
| ·编码方式分类 | 第44-45页 |
| ·JSP问题编码方式 | 第45-46页 |
| ·SCGA算法求解JSP调度问题 | 第46-51页 |
| ·SCGA种群空间进化设计 | 第46-49页 |
| ·知识空间更新设计 | 第49-51页 |
| ·接受函数设计 | 第51页 |
| ·影响函数设计 | 第51页 |
| ·SCGA算法求解柔性Job Shop调度问题 | 第51-56页 |
| ·SCGA种群空间进化设计 | 第52-55页 |
| ·知识空间更新设计 | 第55-56页 |
| ·SCGA求解车间调度问题仿真实例 | 第56-60页 |
| ·求解JSP问题实例 | 第56-59页 |
| ·求解FJSP问题实例 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 基于混合遗传算法的MES车间调度系统设计 | 第61-72页 |
| ·引言 | 第61页 |
| ·车间生产管理现状 | 第61-63页 |
| ·MES功能分析及主要模块设计 | 第63-67页 |
| ·MES的功能模块 | 第63-65页 |
| ·MES车间调度系统的功能结构设计 | 第65-67页 |
| ·MES车间调度系统的实现 | 第67-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第六章 结论与展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 附录 | 第78-82页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83页 |
