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基于改进遗传算法的调度问题研究

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

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