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动态调度决策机制及其知识更新研究

摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第一章 绪论第11-26页
   ·车间调度问题概述第11-13页
     ·车间调度的含义第11-12页
     ·车间调度的分类第12页
     ·车间调度的特点第12-13页
   ·车间调度问题的研究方法和发展趋势第13-18页
     ·研究方法第13-18页
     ·发展趋势第18页
   ·基于多Agent 的车间作业动态调度第18-23页
     ·研究状况第18-20页
     ·关键技术第20-22页
     ·发展趋势第22-23页
   ·本文研究的意义与主要内容第23-26页
     ·课题的背景及意义第23页
     ·本文研究的思路与内容第23-26页
第二章 基于多Agent 的动态调度系统结构研究第26-35页
   ·Agent 与多Agent 系统第26-28页
     ·Agent 概念和特征第26-27页
     ·多Agent 系统及其应用特点第27-28页
   ·动态调度系统总体结构第28-32页
     ·调度系统决策层次第28-29页
     ·调度系统总体结构框架第29-32页
   ·动态调度系统中Agent 结构第32-34页
     ·Agent 结构第32-33页
     ·Agent 描述第33-34页
   ·本章小结第34-35页
第三章 基于强化学习的车间作业投放策略研究第35-46页
   ·强化学习第35-38页
     ·原理与结构第35-36页
     ·基本算法第36-38页
   ·作业车间及投放过程描述第38-39页
     ·作业车间问题第38页
     ·作业投放过程第38-39页
   ·改进的Q 学习算法在车间作业投放中应用第39-44页
     ·行为动作组第40页
     ·基于分布均匀度的动作组选择策略第40-42页
     ·作业投放知识第42页
     ·奖惩函数的设定第42-44页
   ·仿真分析第44-45页
   ·本章小结第45-46页
第四章 基于行为实例集的资源分配知识库建模研究第46-57页
   ·合同网协议第46-49页
     ·多Agent 系统中合同网协议第46-47页
     ·改进的合同网模型第47-48页
     ·招投标集合描述第48-49页
   ·基于粗糙集的属性知识获取第49-52页
     ·粗糙集第49-50页
     ·属性知识获取第50-52页
   ·基于行为实例集的决策属性知识获取与融合第52-56页
     ·决策表生成第52-53页
     ·决策表分析第53-54页
     ·决策属性知识融合第54-56页
   ·本章小结第56-57页
第五章 基于合同网的车间资源分配机制研究第57-67页
   ·基于合同网的车间资源分配第57-59页
     ·招投标过程算法第57-58页
     ·条件属性的权值与可信度第58-59页
   ·基于模糊Petri 网的知识推理第59-63页
     ·Petri 网及与模糊Petri 网第59-61页
     ·基于模糊Petri 网的知识推理过程第61-63页
   ·仿真分析第63-66页
   ·本章小结第66-67页
第六章 动态调度决策体系的知识更新研究第67-74页
   ·知识更新的动力第67-68页
   ·基于强化学习的自适应知识更新第68-72页
     ·知识表的构建及初始化第68-69页
     ·迭代公式及奖惩值设定第69-71页
     ·过程算法第71页
     ·仿真分析第71-72页
   ·本章小结第72-74页
第七章 动态调度决策系统设计与实现第74-85页
   ·基于Jini 的体系结构第74-79页
     ·Jini 基本概念第75-77页
     ·Jini 的结构第77-78页
     ·基于Jini 的系统集成框架第78-79页
   ·系统功能模块设计与分析第79-81页
   ·原型系统运行示例第81-84页
   ·本章小结第84-85页
第八章 总结与展望第85-87页
   ·研究总结第85-86页
   ·研究展望第86-87页
参考文献第87-94页
致谢第94-95页
攻读学位期间发表学术论文目录第95-96页
攻读学位期间参与科研项目第96页

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