云制造的资源调度研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 课题背景、目的及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-15页 |
| 1.2.1 云制造理论研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.2 云制造资源调度研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3 论文研究内容与技术路线 | 第15-17页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第15页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第15-17页 |
| 1.4 论文内容与结构 | 第17-18页 |
| 2 云制造资源调度问题分析 | 第18-24页 |
| 2.1 云制造资源调度的运营模式及系统框架 | 第18-20页 |
| 2.2 云制造资源项目任务分解 | 第20-22页 |
| 2.2.1 制造项目的制造过程分析 | 第20-21页 |
| 2.2.2 项目任务分解 | 第21-22页 |
| 2.3 云制造资源调度问题分析 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 3 云制造的静态资源调度研究 | 第24-36页 |
| 3.1 问题分析 | 第24-25页 |
| 3.2 多目标调度优化模型 | 第25-27页 |
| 3.2.1 模型参数定义 | 第25-26页 |
| 3.2.2 目标函数 | 第26页 |
| 3.2.3 约束条件 | 第26-27页 |
| 3.3 改进的遗传算法设计 | 第27-30页 |
| 3.3.1 改进的遗传算法流程 | 第27页 |
| 3.3.2 编码 | 第27-28页 |
| 3.3.3 自适应交叉概率与变异概率 | 第28-29页 |
| 3.3.4 适应度函数与选择策略 | 第29-30页 |
| 3.3.5 交叉变异策略 | 第30页 |
| 3.4 算法实现 | 第30-31页 |
| 3.5 实例验证 | 第31-35页 |
| 3.6 本章小结 | 第35-36页 |
| 4 云制造的动态资源调度研究 | 第36-71页 |
| 4.1 动态调度问题描述 | 第36-47页 |
| 4.1.1 项目到达时间模拟 | 第36-37页 |
| 4.1.2 动态调度策略 | 第37-46页 |
| 4.1.3 动态调度流程图 | 第46-47页 |
| 4.2 多目标动态调度模型 | 第47-50页 |
| 4.2.1 参数定义 | 第48-49页 |
| 4.2.2 目标函数 | 第49页 |
| 4.2.3 约束条件 | 第49-50页 |
| 4.3 伪并行模拟退火—遗传算法设计 | 第50-58页 |
| 4.3.1 伪并行模拟退火—遗传算法流程 | 第51-52页 |
| 4.3.2 动态迁移算子 | 第52页 |
| 4.3.3 编码 | 第52-53页 |
| 4.3.4 适应度函数与选择策略 | 第53页 |
| 4.3.5 交叉变异策略 | 第53-58页 |
| 4.3.6 模拟退火操作 | 第58页 |
| 4.4 实例验证 | 第58-70页 |
| 4.4.1 实例描述和参数设置 | 第58-61页 |
| 4.4.2 算法有效性验证及初始调度方案求解 | 第61-63页 |
| 4.4.3 基于周期性驱动的再调度方案 | 第63-67页 |
| 4.4.4 基于事件驱动的再调度方案 | 第67-70页 |
| 4.5 本章小结 | 第70-71页 |
| 结论 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及研究成果 | 第77页 |
