基于遗传规划和遗传算法的跨单元调度方法
| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 生产调度基本理论 | 第12-13页 |
| 1.2.1 流水车间调度 | 第12-13页 |
| 1.2.2 作业车间调度 | 第13页 |
| 1.3 国内外研究现状及发展趋势 | 第13-18页 |
| 1.3.1 单元制造系统概述 | 第13-14页 |
| 1.3.2 跨单元调度问题研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3.3 超启发式算法研究现状 | 第16-18页 |
| 1.4 课题来源及研究内容 | 第18页 |
| 1.5 论文结构 | 第18-19页 |
| 1.6 本章小结 | 第19-20页 |
| 第2章 运输能力受限的跨单元调度问题建模 | 第20-26页 |
| 2.1 问题描述 | 第20-22页 |
| 2.2 数学模型 | 第22-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于遗传规划和遗传算法的超启发式算法 | 第26-64页 |
| 3.1 算法设计背景 | 第26-28页 |
| 3.2 解的表示 | 第28-33页 |
| 3.2.1 编码方案 | 第28-31页 |
| 3.2.2 解码方案 | 第31-33页 |
| 3.3 算法框架 | 第33-35页 |
| 3.4 基于遗传规划的规则生成 | 第35-44页 |
| 3.4.1 遗传规划算法简介 | 第35-36页 |
| 3.4.2 实现细节 | 第36-41页 |
| 3.4.3 适应度评价 | 第41页 |
| 3.4.4 算法流程 | 第41-44页 |
| 3.5 基于遗传算法的规则组合选择 | 第44-49页 |
| 3.5.1 遗传算法简介 | 第44-45页 |
| 3.5.2 实现细节 | 第45-48页 |
| 3.5.3 适应度评价 | 第48页 |
| 3.5.4 算法流程 | 第48-49页 |
| 3.6 仿真实验 | 第49-63页 |
| 3.6.1 实验设计 | 第49-50页 |
| 3.6.2 参数实验 | 第50-52页 |
| 3.6.3 性能比较实验 | 第52-63页 |
| 3.7 本章小结 | 第63-64页 |
| 第4章 基于灾变操作和爬山算法的改进超启发式算法 | 第64-75页 |
| 4.1 算法设计背景 | 第64-65页 |
| 4.2 算法框架 | 第65-66页 |
| 4.3 实现细节 | 第66-68页 |
| 4.3.1 灾变操作 | 第67页 |
| 4.3.2 基于爬山算法的局部搜索 | 第67-68页 |
| 4.4 仿真实验 | 第68-74页 |
| 4.4.1 实验设计 | 第69页 |
| 4.4.2 参数实验 | 第69页 |
| 4.4.3 性能比较实验 | 第69-74页 |
| 4.5 本章小结 | 第74-75页 |
| 总结与展望 | 第75-78页 |
| 总结 | 第75-76页 |
| 展望 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 攻读学位期间发表的论文与研究成果清单 | 第82-84页 |
| 致谢 | 第84页 |
