摘要 | 第1-6页 |
Abstract | 第6-9页 |
第一章 绪论 | 第9-23页 |
提要 | 第9页 |
·引言 | 第9-10页 |
·车间调度问题现状及发展 | 第10-14页 |
·车间调度研究存在的问题 | 第14页 |
·排序问题的描述及分类 | 第14-16页 |
·排序问题的描述 | 第14-15页 |
·排序问题的分类 | 第15-16页 |
·遗传算法的产生、发展和现状 | 第16-21页 |
·遗传算法的来源 | 第16-17页 |
·遗传算法的发展历程 | 第17-20页 |
·遗传算法的研究现状 | 第20-21页 |
·本文的研究方法和主要工作内容 | 第21-22页 |
·小结 | 第22-23页 |
第二章 分布种群遗传算法的数学描述和收敛性分析 | 第23-34页 |
提要 | 第23页 |
·引言 | 第23-24页 |
·局部优化算法 | 第24-25页 |
·全局优化算法 | 第25-26页 |
·基于分布种群的遗传算法(DPGA) | 第26-33页 |
·基于分布种群遗传算法(DPGA)特点 | 第26-27页 |
·基于分布种群遗传算法(DPGA)的数学描述 | 第27-28页 |
·基于分布种群的遗传算法(DPGA)的实现 | 第28-29页 |
·基于分布种群的遗传算法(DPGA)的收敛性分析 | 第29-32页 |
·分布种群遗传算法的性能测试 | 第32-33页 |
·小结 | 第33-34页 |
第三章 使用基于分布种群遗传算法的车间调度问题求解 | 第34-61页 |
提要 | 第34页 |
·引言 | 第34页 |
·问题和JOB-SHOP问题的描述 | 第34-37页 |
·Flow-shop问题的描述 | 第34-35页 |
·Job-shop问题的描述 | 第35-37页 |
·遗传算法在FLOW-SHOP问题上的应用 | 第37-41页 |
·文[53]的方法 | 第37-40页 |
·Reeves方法[58] | 第40-41页 |
·基于分布式遗传算法在FLOW-SHOP问题上的应用 | 第41-43页 |
·FLOW-SHOP调度问题的计算结果比较 | 第43-45页 |
·启发式算法在JOB-SHOP调度问题中的应用 | 第45-51页 |
·SPT和LPT在Job-shop中的应用 | 第46-48页 |
·LRT和SRT在Job-shop中的应用 | 第48-51页 |
·四种方法的比较 | 第51页 |
·遗传算法在JOB-SHOP问题中的应用 | 第51-59页 |
·基于工序的表达方式(Operation-based Representation) | 第52-53页 |
·基于工件的表达方式 | 第53-54页 |
·文[74]方法和文[75]方法 | 第54-56页 |
·DPGA算法求解Job-shop问题 | 第56-58页 |
·计算结果 | 第58-59页 |
·小结 | 第59-61页 |
第四章 改进遗传算法在加工时间可控问题中的应用 | 第61-75页 |
提要 | 第61页 |
·引言 | 第61-62页 |
·单机加工时间可控问题的描述[79] | 第62-64页 |
·基于启发式遗传算法的问题求解 | 第64-69页 |
·基于启发式的遗传算法 | 第64-67页 |
·算例及计算结果 | 第67-69页 |
·基于分布种群的遗传算法(DPGA)的问题求解 | 第69-71页 |
·基于DPGA的求解步骤 | 第69-71页 |
·算例和仿真结果 | 第71页 |
·二维编码遗传算法在单机加工时间离散情况下的应用 | 第71-73页 |
·小结 | 第73-75页 |
第五章 基于分布种群遗传算法的JOB-SHOP加工时间可控问题求解 | 第75-83页 |
提要 | 第75页 |
·引言 | 第75-76页 |
·加工时间可控的JOB-SHOP模型的描述 | 第76-78页 |
·矩阵编码DPGA求解JOB-SHOP加工时间可控问题 | 第78-81页 |
·矩阵编码DPGA算法 | 第78-80页 |
·算例计算 | 第80-81页 |
·小结 | 第81-83页 |
第六章 总结与展望 | 第83-85页 |
·本文的工作回顾 | 第83页 |
·今后的研究工作 | 第83-85页 |
参考文献 | 第85-93页 |
作者在攻读硕士学位期间完成的论文 | 第93-94页 |
作者简介 | 第94页 |